5. 训练 Training 6. 评价 evaluate Hello,这里是阿林,一名苦逼的BNU教育技术学研究生,最近在接触大模型的NLP方向的finetune,正好学一学huggingface的transformer库基本用法,主要是对英文官方版tutorial进行跟做,加了一些自己的分析和思考,比较适合入门阅读 ,如果你想了解更多,建议直接去官网哦～ 一、使用Trainer API ...
#@markdown 运行该单元格会生成划分好训练/测试集的最终标注,以及配置文件 #@markdown Running this block will generate final annotations for training & validation, as well as config file. #@markdown 选择是否加入辅助训练数据:/ Choose whether to add auxiliary data: ADD_AUXILIARY = True #@param {ty...
(你们：咦..似乎还少了点什么？CW：少了训练对不对！你们：哦哦，对哦！)Training Strategies 虽说prompt这种范式能够更好地利用模型已学到的知识，但终归还是要训练的，这样才能加深模型关于下游任务知识的深度。那么，在prompt这种玩法中，模型是怎样训练的呢？这里涉及到多种多样的训练策略，可以从两个维度来归纳...
在构建model_fn时,将实例化的 restoreCheckpointHook 添加入 training_hooks 即可。 """restoreCheckpointHook=shm_hook()returntf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,loss=tf.losses.get_total_loss(),train_op=train_op,eval_metric_ops=eval_metric_ops,training_hooks=[restoreCheckpointHook])...
使用较小的学习率来训练网络。由于我们预计预先训练的权重相对于随机初始化的权重已经相当不错,我们不想过快地扭曲它们太多。通常的做法是使初始学习率比用于从头开始训练(Training from scratch)的初始学习率小10倍。 如果数据集数量过少,我们进来只训练最后一层,如果数据集数量中等,冻结预训练网络的前几层的权重也是...
原来的参数是用来training from scratch,从原始数据进行训练的,因此一般来说学习速率、步长、迭代次数都比较大,在fine-tuning 微调呢,也正如它的名字,只需要微微调整,以下是两个对比图 主要的调整有:test_iter从1000改为了100,因为数据量减少了,base_lr从0.01变成了0.001,这个很重要,微调时的基本学习速率不能太大...
Training Strategies 虽说prompt这种范式能够更好地利用模型已学到的知识,但终归还是要训练的,这样才能加深模型关于下游任务知识的深度。那么,在prompt这种玩法中,模型是怎样训练的呢? 这里涉及到多种多样的训练策略,可以从两个维度来归纳: ·从...
不可否认的是,默认的Frozen的BN的行为在迁移学习中确实是有training这个坑存在的,个人认为fchollet的修复方法更简单一点,并且这种方式达到的效果和使用预训练网络提取特征,单独训练分类层达到的效果是一致的,当你真的想要冻结BN层的时候,这种方式更符合冻结的这个动机;但在测试时使用新数据集的移动均值和方差一定程度上...
自BERT火了以后,基本上现在所有NLP领域都all in Pre-training & Fine-tuning了吧?但当“大”规模预训练模型遇上“小”规模标注数据时,往往直接Fine-tuning会存在过拟合现象,进一步会影响Fine-tune完后模型的Generalization能力。 如何更好地应对这一问题呢?我们提出的Child-Tuning给出了一种新的解法:在Fine-tuning...
Training Strategies 虽说prompt这种范式能够更好地利用模型已学到的知识,但终归还是要训练的,这样才能加深模型关于下游任务知识的深度。那么,在prompt这种玩法中,模型是怎样训练的呢? 这里涉及到多种多样的训练策略,可以从两个维度来归纳: ·从数据的视角来看 ...