shuffle()函数会随机重新排列列的值。如果您希望对用于洗牌数据集的算法有更多控制,可以在此函数中指定generator参数来使用不同的numpy.random.Generator。 In [33]: small_train_dataset = tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select(range(30000)) small_eval_dataset = tokenized_datasets["test"].sh...
Parameters:- model_name (str): Tokenizer model name.- dataset_name (str): Name of the dataset to load.- input_min_text_length (int): Minimum length of the dialogues.- input_max_text_length (int): Maximum length of the dialogues. Returns:- dataset_splits (datase...
这里感觉和对比学习要用大batch_size进行拟合的思路有些相似,是为了保证对比的全面性和充分性,使用全面对比后计算的梯度对模型进行更新。另一个原因可能是不同标注人员之间的偏好差异,shuffle之后这种偏好差异带来的样本之间的冲突性更高。 之所以选择6B的模型,论文指出尽管175B的RM模型有更高的准确率和更小的验证集lo...
这里感觉和对比学习要用大batch_size进行拟合的思路有些相似,是为了保证对比的全面性和充分性,使用全面对比后计算的梯度对模型进行更新。另一个原因可能是不同标注人员之间的偏好差异,shuffle之后这种偏好差异带来的样本之间的冲突性更高。 之所以选择6B的模型,论文指出尽管175B的RM模型有更高的准确率和更小的验证集lo...
这里感觉和对比学习要用大batch_size进行拟合的思路有些相似,是为了保证对比的全面性和充分性,使用全面对比后计算的梯度对模型进行更新。另一个原因可能是不同标注人员之间的偏好差异,shuffle之后这种偏好差异带来的样本之间的冲突性更高。 之所以选择6B的模型,论文指出尽管175B的RM模型有更高的准确率和更小的验证集lo...
这里感觉和对比学习要用大batch_size进行拟合的思路有些相似,是为了保证对比的全面性和充分性,使用全面对比后计算的梯度对模型进行更新。另一个原因可能是不同标注人员之间的偏好差异,shuffle之后这种偏好差异带来的样本之间的冲突性更高。 之所以选择6B的模型,论文指出尽管175B的RM模型有更高的准确率和更小的验证集lo...
utils.data import DataLoader batch_size = 8 train_dataloader = DataLoader( tokenized_datasets["train"], shuffle=True, collate_fn=data_collator, batch_size=batch_size, ) eval_dataloader = DataLoader( tokenized_datasets["validation"], collate_fn=data_collator, batch_size=batch_size )...
test_size=200, shuffle=True, seed=42 ) train_data = train_val["train"].map( lambda x: generate_and_tokenize_prompt(tokenizer, x) ) val_data = train_val["test"].map( lambda x: generate_and_tokenize_prompt(tokenizer, x) ) MICRO_BATCH_SIZE = 8 LEARNING_RATE = 3e-4 TRAIN_STEPS ...
( self.replay_buffer, batch_size=self.replay_buffer.sample_batch_size, shuffle=True, drop_last=False, pin_memory=self.dataloader_pin_memory, collate_fn=self.replay_buffer.collate_fn, ) device = torch.cuda.current_device() status_list = [] status_mean = {} # epocch for epoch in range...
prompts_data:根据命令行参数prompt_data指定的提示词数据路径(即“OpenRLHF/prompt-collection-v0.1”)加载数据集,详见blending_datasets函数,并选取最多max_samples(10w)个样本 通过load_dataset加载提示词数据路径中的数据集; 从数据集中获取名称为“train”的训练数据集并选取最多10w个样本作为训练数据集,添加到train...