”10. GPT-1 paper: pp4 “We use the BooksCorpus dataset for training the language model.”11. https://huggingface.co/datasets/bookcorpus:“Size of the generated dataset: 4629.00 MB”12. BookCorpus Retrospective Datasheet paper: pp9 https://arxiv.org/abs/2105.0524113. GPT-2 paper: pp3 ...
代码非常简单,是因为内部已经根据你的数据集帮你自动选择了合适的模型和损失函数,所以只需要把数据喂进去即可。 from datasets import load_dataset from uniem.finetuner import FineTuner ##加载数据 dataset = load_dataset('vegaviazhang/Med_QQpairs')['train'] dataset = dataset.rename_columns({'question1...
第二阶段，训练奖励模型：# Training with a 4-GPU serverscolossalai run --nproc_per_node=4 train_reward_model.py \ --pretrain "/path/to/LLaMa-7B/" \ --model 'llama' \ --strategy colossalai_zero2 \ --dataset /path/to/datasets 第三阶段，使用RL训练：# Training with a 8...
主要是处理脚本P-tuning-v2/tasks/superglue/dataset.py文件。SuperGLUE(General Language Understanding Evaluation)是一个广泛用于测试自然语言理解模型性能的基准测试集合,由斯坦福大学等机构联合开发。它是自然语言理解领域最具挑战性的测试集之一,旨在推动自然语言处理技术的发展。SuperGLUE中包含BoolQ、CB、COPA、MultiRC、...
title = {MMChat: Multi-Modal Chat Dataset on Social Media}, booktitle = {Proceedings of The 13th Language Resources and Evaluation Conference}, year = {2022}, publisher = {European Language Resources Association}, } @inproceedings{wang2020chinese, ...
generate(intent, dataset.schema) # 执行优化层 optimized_query = PerformanceOptimizer.refine(analysis_plan) # 结果呈现层 return VizGenerator.render(optimized_query.execute()) 2.2 关键技术突破 混合精度计算框架:在模型推理阶段采用FP16/INT8混合精度,使响应延迟控制在500ms内 领域自适应训练:针对金融、零售...
Together 的开发者将模型调整的重点放在几个任务上，如多轮对话、问答、分类、提取和总结。他们用 4300 万条高质量指令对模型进行了微调，并与 LAION 和 Ontocord 合作，创建了该模型所基于的 OIG-43M 数据集。数据集信息参见：https://laion.ai/blog/oig-dataset/ OIG-43M 数据集示例。开箱即用的 GPT-Neo...
6. C4 dataset: https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/c4 7. Common Crawl website: https://commoncrawl.org/ 8. C4 paper: https://arxiv.org/abs/2104.08758 pp2, Figure 1 right 9. Wikipedia categories: https://en.wikipedia.org/wiki/User:Smallbones/1000_random_results: “维基百科涵盖...
--dataset:刚才在dataset_info中设置的名称。 --finetuning_type:微调模型的类型。 --output_dir:训练后模型的文件位置。 具体模型参数可以参考这个地址: github.com/hiyouga/Chat 运行这个脚本大概需要40小时左右。 六、运行 微调结束后进入ChatGLM-Efficient-Tuning目录,输入vim src/utils/config.py命令修改一下基...
@inproceedings{zheng2022MMChat, author = {Zheng, Yinhe and Chen, Guanyi and Liu, Xin and Sun, Jian}, title = {MMChat: Multi-Modal Chat Dataset on Social Media}, booktitle = {Proceedings of The 13th Language Resources and Evaluation Conference}, year = {2022}, publisher = {European Lang...