这个错误提示是因为在加载数据集时，MsDataset.load()方法需要一个名为dtype的参数，但是没有提供该参数...
2.2 Training Dataset 语言模型的数据集已经扩大到近万亿个单词的Common Crawl数据集。但未经过滤的Common Crawl版本质量较低,因此采取了三个步骤提高数据集质量:基于多个高质量参考语料库的相似度过滤、文档级别的模糊去重和添加高质量参考语料库到训练中。最终数据集混合包括CommonCrawl数据、WebText数据集扩展版本、两个...
batched=True) tokenized_dataset # tokenized_dataset = # DatasetDict({ # train: Dataset({ ...
filtered_dataset.append(example) questions.add(example["question"]) print(f"Removed {len(dataset) - len(filtered_dataset)} duplicate questions") save_dataset("data/filtered_lamini_dataset.jsonl", filtered_dataset) def load_dataset(path): with open(path) as dataset_file: reader = jsonlines.R...
短短一周不到，视觉领域接连迎来新模型“炸场”，图像识别门槛大幅降低——这场AI热潮中鲜见动静的Meta（META.US）终于出手，推出Segment Anything工具，可准确识别图像中的对象，模型和数据全部开源。据悉，Meta的项目包括模型Segment Anything Model（SAM）、数据集Segment Anything 1-Billion mask dataset（SA-1B）...
import jsonlinesdef main():dataset = list(load_dataset("data/lamini_dataset.jsonl"))questions = set()filtered_dataset = []for example in dataset:if example["question"] in questions:continuefiltered_dataset.append(example)questions.add(example["question"])print(f"Removed {len(dataset) - len...
defsave_dataset(path,dataset):withopen(path,"w")asdataset_file:writer=jsonlines.Writer(dataset_file)forexampleindataset:writer.write(example)main() 然后,Lamini 通过在过滤后的高质量数据集上训练基础模型为用户创建自定义 LLM。 总的来说,Lamini 把微调模型封装成一种服务,让开发者们只用非常简单的步骤...
https://beta.openai.com/docs/guides/fine-tuning/preparing-your-dataset 参考: https://openai.com/blog/customized-gpt3/ https://venturebeat.com/2021/12/14/openai-begins-allowing-customers-to-fine-tune-gpt-3/ https://siliconangle.com/2021/12/14/openai-rolls-feature-creating-customized-versions-...
For many of these tasks it is difficult to collect a large supervised training dataset, especially when the process must be repeated for every new task. 近年来,NLP系统中出现了一种预先训练语言表示的趋势,应用于越来越灵活和任务不确定的下游迁移方式。首先,学会了使用单层表示词向量(MCCD13, PSM14)和...