这种结构允许模型从预训练状态逐步适应各种NLP任务。 Transformer network网络层的解释如下: 在Hugging Face Transformers库中,Transformer模型的layers层通常指的是整个Transformer架构中的堆叠层,包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)层(如果是Seq2Seq模型),或者只包括编码器层(如果是用于分类或回归等任务的模型)。 这些...
forced_eos_token_id,格式为Union[int, List[int]],默认是model.config.forced_eos_token_id。当max_length已满的时候的最后一个生成的token的id,可以传递一个list来设置多种end-of-sequences的tokens。 remove_invalid_values,布尔值,默认defaults to model.config.remove_invalid_values,即是否去除可能的nan和in...
这种结构允许模型从预训练状态逐步适应各种NLP任务。 Transformer network网络层的解释如下: 在Hugging Face Transformers库中,Transformer模型的layers层通常指的是整个Transformer架构中的堆叠层,包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)层(如果是Seq2Seq模型),或者只包括编码器层(如果是用于分类或回归等任务的模型)。 这些...
预处理数据集:数据集准备就绪后,我们需要通过清理数据集、将其拆分为训练集、验证集和测试集,并确保它与我们想要微调的模型兼容,从而进行一些预处理以进行微调。 微调:选择预训练模型后,我们需要在预处理的相关数据集上对其进行微调,该数据集更具体地针对手头的任务。我们将选择的数据集可能与特定领域或应用程序相关,...
将预训练模型量化为 4bit 位并冻结它。 附加轻量化的、可训练的适配器层。(LoRA) 在使用冻结的量化模型基于文本内容进行微调时,仅微调适配器层参数。 如果您想了解有关 QLoRA 及其工作原理的更多信息,我建议您阅读Making LLMs even more accessible with bitsandbytes, 4-bit quantization and QLoRA博客文章。
而对应到代码中,这一融合两个任务的模型就是BertForPreTraining,其中包含两个组件: class BertForPreTraining(BertPreTrainedModel): def __init__(self, config): super().__init__(config) self.bert = BertModel(config) self.cls = BertPreTrainingHeads(config) ...
基于Transformer 的 Seq2Seq 预训练在文本生成中的成功 本文的贡献如下: 提出新的文本摘要自监督预训练目标:gap-sentences generation(GSG) 在大量下游摘要任务中进行评估 在少量数据上精调取得很好的效果 对结果进行了人工评估 模型和算法 依然是基于 Transformer 的架构,不过在以下方面做了调整。
训练完成后,评估以如下方式进行: import math eval_results = trainer.evaluate() print(f"Perplexity: {math.exp(eval_results['eval_loss']):.2f}") 监督微调 这个特定领域的预训练步骤的输出是一个可以识别输入文本的上下文并预测下一个单词/句子的模型。该模型也类似于典型的序列到序列模型。然而,它不是为...
简介:本部分首先介绍如何使用pipeline()进行快速推理,然后介绍AutoClass:用AutoModel加载预训练模型、用tokenizer将文本转化为模型的数字输入、用AutoConfig来改变模型超参、用AutoFeatureExtractor加载预训练的feature extractor、用AutoProcessor加载预训练的processor。本文将仅关注PyTorch语言,但对TensorFlow语言的适配在本部分...
from transformers.generation.utils import LogitsProcessorList, StoppingCriteriaList, GenerationConfig, ModelOutputfrom .configuration_chatglm import ChatGLMConfig# flags required to enable jit fusion kernelsif sys.platform != 'darwin': torch._C._jit_set_profiling_mode(False) ...