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...
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,它不是为响应提示而设计的。使用提示文本对...
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,它不是为响应提示而设计的。使用提示文本对...
evaluate 是huggingface在2022年5月底搞的一个用于评估机器学习模型和数据集的库,需 python 3.7 及以上。包含三种评估类型: Metric:用来通过预测值和参考值进行模型评价,是传统意义上的指标,比如 f1、bleu、rouge 等。 Comparison:同一个测试集对两个(多个)模型评价,比如俩模型结果的 match 程度。 Measurement:用来评...
load_metric现在已经是老版本了,新版本将用evaluate模块代替,访问网址为:github.com/huggingface/。 数据映射(map) map就是映射,它接收一个函数,Dataset中的每个元素都会被当作这个函数的输入,并将函数返回值作为新的Dataset。常见的map函数的应用是对文本进行tokenize: from datasets import load_dataset from transforme...
eval_results = trainer.evaluate() print(f"Perplexity: {math.exp(eval_results['eval_loss']):.2f}") 1. 2. 3. 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...
我有两个与encode_plus函数结合的句子,我想通过微调BERT基础模型来完成NLI任务 我想要一个 Huggingface 评估器函数的度量名称来评估多个标签 我从这段代码中使用 metric = evaluate.combine(["accuracy", "f1", "precision", "recall"]) metrics = metric.compute(predictions=[0,1,1,2], references=[0,2...
1.1 BERT适用场景 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,它在自然语言处理(NLP)领域中具有广泛的应用,以下是一些BERT特别适用的场景: 1、文本分类:BERT可以用于情感分析、主题分类、垃圾邮件检测等文本分类任务。它能够捕捉到文本中细微的语义差异,从而实现更准...
load_metric现在已经是老版本了,新版本将用evaluate模块代替,访问网址为:https://github.com/huggingface/evaluate。 数据映射(map) map就是映射,它接收一个函数,Dataset中的每个元素都会被当作这个函数的输入,并将函数返回值作为新的Dataset。常见的map函数的应用是对文本进行tokenize: ...
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是...