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,它不是为响应提示而设计的。使用提示文本对执行监督微调...
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,它不是为响应提示而设计的。使用提示文本对执行监督微调...
inference_mode=False,r=8,lora_alpha=32,lora_dropout=0.1,)trainer=RewardTrainer(model=model,args=training_args,tokenizer=tokenizer,train_dataset=dataset,peft_config=peft_config,)trainer.train()
自定义metrics这样定义就行,基本上就是python的常规的function写法,如果要输出多个metrics,则return的部分定义多个metrics就可以,注意,输出一定要用dict的格式,因为你evaluate的时候,trainer的参数部分会让你指定用metrics的名字来进行evaluation和earlystop等等。 剩下的就没有了,trainer基本上只要定义好了dataset就可以了,...
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。
您可以加载accuracy metric并使其与您的compute_metrics函数一起工作。例如,它如下所示:...
您可以加载accuracy metric并使其与您的compute_metrics函数一起工作。例如,它如下所示:...
Would be great to clean this up so that it's super clear on how to use it and have a very consistent way to use it, as in python. My suggestion would be to set it at the Trainer level and be able to override it in the evaluate, predict, generate methods with a simple generation...
trainer.train() score = evaluate_summaries_pegasus( dataset_samsum["test"], rouge_metric, trainer.model, tokenizer, batch_size=2, column_text="dialogue", column_summary="summary") rouge_dict = dict((rn, score[rn].mid.fmeasure) for rn in rouge_names) ...
# hide_output trainer.train() score = evaluate_summaries_pegasus( dataset_samsum["test"], rouge_metric, trainer.model, tokenizer, batch_size=2, column_text="dialogue", column_summary="summary") rouge_dict = dict((rn, score[rn].mid.fmeasure) for rn in rouge_names) pd.DataFrame(rouge_...