首先,为了让学生和教师对正样本及困难负样本的排序同步,我们的目标是最大化它们logits之间的皮尔逊相关系数。损失定义如下: 该损失函数的输入为教师和学生模型对正样本和困难负样本的预测logits构成的向量。由于LLM对批次内的简单负样本之间的相关性排序通常不具有意义,因此这一部分我们没有将它们考虑在内。 另一方面,...
通过优化损失函数,模型能够逐步调整参数,提升对文本数据的拟合程度。此外,模型还采用了多种训练技巧,如梯度累积、混合精度训练等,以加速训练过程并提高模型性能。 任务应用 LlamaForCausalLM在各类自然语言处理任务中均表现出色。在文本生成方面,它能够根据给定的主题或关键词生成连贯、富有创意的文章。在智能对话中,...
自定义损失函数:根据实际需求,定义自定义的损失函数,以优化模型的训练效果。 五、实战案例:文章创作助手 接下来,我们将通过一个实战案例来展示LlamaForCausalLM在实际应用中的强大威力——文章创作助手。 需求分析:明确文章创作助手的功能需求,如生成文章大纲、填充文章内容等。 数据准备:收集与文章主题相关的文本数据集...
D2LLM 通过深入地理解其教师模型,并运用专门设计的模块与损失函数,将教师模型的能力以更紧凑的形式封装。实验结果显示,D2LLM 成功地结合了交叉编码器的高准确性和双编码器的操作效率。 关于我们 我们是蚂蚁集团的AI native团队,负责蚂蚁蚂蚁集团平台工程的智能化,团队成立3年以来,在在ICLR、NeurIPS、KDD 等顶会论...