13.1 微调数据准备 我们利用MIND数据集来构建我们的微调训练数据(本课程我们是基于MIND small的Validation数据来训练的,这个数据相对较小,非常微调很慢),如果你不熟悉MIND了,可以翻一下第5课的介绍。LORA微调需要的数据格式如下。 {"instruction": "Given the user's preference and unpreference, identify whether t...
利用news.tsv和behaviors.tsv这2个数据我们就可以构建具体的测试数据集(ICL推荐不需要训练,所以是测试数据):User Click History做为提示词中用户的点击历史,Impression News做为待大模型排序的候选集(标签为1代表用户喜欢,0代表用户不喜欢),下面是详细的代码实现(代码是git工程中的src/icl-rec/data-process/generate...
故这种数据集(Mind2Web)对于代理模型的训练及应用来说提出了很大的挑战。 MindAct 框架 为了使用Mind2Web数据集,引入了MindAct框架 由于原始HTML过大,直接输入到LLM中消耗资源过大,MindAct将此分为二阶段过程(如图三) 第一阶段:如图四,使用一个Small LM,从HTML中元素中筛选出几个候选元素 第二阶段:将候选元素合并...
MobileNetV3-Small SSD-Lite 131 SqueezeNet SSD-Lite 132 VGG16 SSD 133 SqueezeNet https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100/tree/2149cb57f517c6e5fa7262f958652227225d125b 数据集使用cifar-100-bin,可从https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-100-binary.tar.gz获取。 根据实际修改./utils.py...
minimind模型本身没有使用较大的数据集训练,也没有针对回答选择题的指令做微调,测评结果可以当个参考。 例如minimind-small的结果细项:
MindNLP是一个基于MindSpore框架的开源自然语言处理(NLP)库,它提供了全面的数据处理、友好的模型工具集和灵活的模型训练,支持多种NLP任务和大型语言模型。 MindNLP支持多种NLP任务,包括语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、序列标注、文摘生成等。 兼容Hugging Face生态,使用datasets库作为默认数据集加载器,支持大量...
MindSpore Transformers套件的目标是构建一个大模型训练、微调、评估、推理、部署的全流程开发套件,提供业内主流的Transformer类预训练模型和SOTA下游任务应用,涵盖丰富的并行特性。期望帮助用户轻松的实现大模型训练和创新研发。 MindSpore Transformers套件基于MindSpore内置的并行技术和组件化设计,具备如下特点: 一行代码实现从...
-om_path=deit_small_bs16.om -input_text_path=./deit_prep_bin.info -input_width=224 -input_height=224 -output_binary=False -useDvpp=False Benchmark 工具运行之后,结果如图 34 所示: 图34 3.1精度验证 调用imagenet_acc_eval.py 脚本与数据集标签 val_label.txt 比对,可以获得 Accuracy Top5数据...
摘要: miND is a NGS data analysis pipeline for smallRNA sequencing data. In this protocol, the pipeline is setup and run on an AWS EC2 instance with example data from a public repository. Please see the publication paper on F1000 for more details on the pipeline and how to use it....
# gpt2 small python mindformers/models/gpt2/convert_weight.py --layers 12 --torch_path gpt2_small.bin --mindspore_path ./gpt2_small.ckpt # gpt2 xlarge python mindformers/models/gpt2/convert_weight.py --layers 48 --torch_path gpt2_small.bin --mindspore_path ./gpt2_xlarge.ckpt ...