多语言Transformers涉及类似于单语言Transformers的架构和训练程序,只是用于预训练的语料库由多种语言的文件组成。这种方法的一个显著特点是,尽管没有收到区分语言的明确信息,但所产生的语言表征能够在各种下游任务中很好地跨语言进行概括。在某些情况下,这种进行跨语言转移的能力可以产生与单语言模型相竞争的结果,这就规避...
for token, score in model.items(): # 保留长度为1的词元 if len(token) == 1: continue model_without_token = copy.deepcopy(model) _ = model_without_token.pop(token) scores[token] = compute_loss(model_without_token) - model_loss return scores 让我们试试这个函数: scores = compute_score...
metrics包含传递的数据集的loss,以及一些运行时间(如果我们定义了自己的compute_metrics()函数并将其传递给Trainer,该字段还将包含compute_metrics()的结果。) 第一步:将验证集作为输入,获得相应的predictions,这里面包含了用来评估模型的参数。 predictions = trainer.predict(tokenized_datasets["validation"]) print(pre...
Couldcompute_lossin Trainer double calculate the loss of the model?#25542 New issue Closed #25635 System Info - `adapter-transformers` version: 3.2.1 - Platform: Windows-10-10.0.19045-SP0 - Python version: 3.10.9 - Huggingface_hub version: 0.14.1 - PyTorch version (GPU?): 2.0.1+cpu...
最后,我们将训练器子类化并编写我们自己的compute_loss. 之后,这段代码也可以分布式运行,而无需修改任何训练代码! fromtransformersimportTrainer, TrainingArguments model = BasicNet() training_args = TrainingArguments( "basic-trainer", per_device_train_batch_size=64, ...
classtransformers.TrainingArguments(output_dir: str,overwrite_output_dir: bool = False,do_train: bool = False,do_eval: bool = None,do_predict: bool = False,evaluation_strategy: transformers.trainer_utils.IntervalStrategy = 'no',prediction_loss_only: bool = False,per_device_train_batch_size: ...
在《使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测》的第一部分里,我们为大家介绍了传统时间序列预测和基于 Transformers 的方法,也一步步准备好了训练所需的数据集并定义了环境、模型、转换和InstanceSplitter。本篇内容将包含从数据加载器,到前向传播、训练、推理和展望未来发展等精彩内容。
from transformers import TFTrainer trainer = TFTrainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, compute_metrics=compute_metrics, loss=custom_loss ) 在上述代码中,model是待微调的模型,training_args是训练参数,train_dataset和eval_...
我的问题涉及这个例子,可以在伟大的huggingface/transformers库中找到。 我正在使用库创建者提供的笔记本作为我的管道的起点。它提出了一个在 Glue 数据集上微调 BERT 进行句子分类的流程。 当进入代码时,我注意到一个非常奇怪的事情,我无法解释。 InputFeatures在示例中,输入数据作为类的实例从此处引入模型: ...
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一...