cosine \ --logging_steps 10 \ --warmup_steps 20 \ --save_steps 100 \ --eval_steps 100 \ --evaluation_strategy steps \ --load_best_model_at_end \ --learning_rate 1e-5 \ --num_train_epochs 1.0 \ --max_samples 1000 \ --val_size 0.1 \ --dpo_ftx 1.0 \ --plot_loss \ -...
微调Fine-tuning:在此数据集上训练模型,通常以较低的学习率,在获取目标任务的特定知识的同时保留基本模型学习到的知识。 评估Evaluation:在目标任务的验证集上评估模型的性能,这需要一个准备好的评估数据集。 应用Application:如果性能令人满意,该模型可以应用于现实世界的任务。 这种方法的优点是,与从头开始训练模型相比...
3. BLEU分数 BLEU(BiLingual Evaluation Understudy)是一种评估机器翻译和生成文本质量的指标。它通过比较机器生成的文本和人类生成的参考文本的重叠程度来计算得分。BLEU得分越高,表示生成的文本质量越好。 4. 其他指标 根据具体任务的不同,还可以选择其他评估指标,如ROUGE(评估摘要质量和召回率)、METEOR(结合词匹配与...
evaluation ceval cmmlu mmlu examples scripts src tests .dockerignore .gitattributes .gitignore CITATION.cff Dockerfile LICENSE MANIFEST.in Makefile README.md README_zh.md docker-compose.yml pyproject.toml requirements.txt setup.pyBreadcrumbs LLaMA-Factory / evaluation/ Directory actions More optionsLate...
predict_rouge-1 和 predict_rouge-2 ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)是一种用于评估自动摘要和文本生成模型性能的指标。ROUGE-1 表示一元 ROUGE 分数,ROUGE-2 表示二元 ROUGE 分数,分别衡量模型生成文本与参考文本之间的单个词和双词序列的匹配程度。值越高表示生成的文本与参考文本越相似,...
predict_rouge-1 和 predict_rouge-2ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)是一种用于评估自动摘要和文本生成模型性能的指标。ROUGE-1 表示一元 ROUGE 分数,ROUGE-2 表示二元 ROUGE 分数,分别衡量模型生成文本与参考文本之间的单个词和双词序列的匹配程度。值越高表示生成的文本与参考文本越相似,最...
--evaluation_strategy steps\ --load_best_model_at_end\ --learning_rate 5e-5\ --num_train_epochs 5.0\ --max_samples1000\ --val_size 0.1\ --plot_loss\ --fp16 关于参数的完整列表和解释可以通过如下命令来获取 llamafactory-cli train -h ...
生成任务:自然度评分(Human Evaluation)、Perplexity(模型困惑度,反映模型对数据的预测能力)。 四、实例分析 以法律文本生成任务为例,我们可以使用LLaMA-Factory对LLama-3模型进行微调,并评估其性能。首先,准备包含法律案例和判决结果的数据集,并进行数据预处理。然后,在LLaMA-Factory的webui界面上配置微调参数和数据集,...
evaluation_strategy="epoch", learning_rate=2e-5, per_device_train_batch_size=4, per_device_eval_batch_size=4, num_train_epochs=3, weight_decay=0.01, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset['train'], ...
# Evaluationiftraining_args.do_eval:# 评估metrics = trainer.evaluate(metric_key_prefix="eval")try:# 计算困惑度,困惑度是自然语言处理领域常用的评价模型生成或预测文本的能力的指标,它是损失函数指数运算的结果。越低代表模型越好。perplexity = math.exp(metrics["eval_loss"])exceptOverflowError: ...