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...
印象日志已在上周用于测试,而日志已在第五周用于培训。对于训练集中的样本,请使用前四周的点击行为来构建新闻点击历史记录以进行用户建模。在训练数据中,第五周最后一天的样本用作验证集。该数据集是MIND的小版本(MIND-small),通过随机抽样50,000个用户及其行为日志。MIND-small数据集中仅包含训练和验证集。
● 预训练数据:使用Seq-Monkey通用文本数据集,约10B tokens。或 SkyPile-150B数据集的可公开访问部分。 ● SFT数据:匠数大模型SFT数据集,10M条数据的中文数据集和包含2M条数据的英文数据集,约3B tokens。 ● DPO数据:活字模型提供的人工标注的偏好数据,约8万条偏好数据。 >> 数据预处理流程及策略:数据需要经过...
方便对比测试效果,额外训练了一个自定义Tokenizer模型的版本MiniMind-small-T,自定义词表压缩长度到6400,使得LLM总参数进一步降低到26M左右。 📙【Pretrain数据】:seq-monkey通用文本数据集是由多种公开来源的数据(如网页、百科、博客、开源代码、书籍等)汇总清洗而成。整理成统一的JSONL格式,并经过了严格的筛选和去...
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...
本来是想要比较STGCN和TGCN两个模型在SZ-Taxi数据集上的精度,但是实际操作下来发现STGCN在该数据集上的精度始终要低于TGCN,并且网上比较过两个模型精度的论文也显示如此(https://arxiv.org/pdf/2103.06126.pdf),因此需求变成了STGCN模型在该数据集上的推理精度尽可能高。我在ModelZoo上和GitHub上分别找到了MindSpor...
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 ...
该代码实现了一个基于 LoRA(Low-Rank Adaptation)技术的语言模型微调流程。整个过程包括模型初始化、数据集加载、学习率调度、混合精度训练以及模型的保存。 代码中通过 PEFT 提供的 LoRA 技术,能够有效减少模型参数的更新,提高训练效率。其训练过程支持自动混合精度优化,并且可以通过可选的 wandb 进行训练日志记录。
一键复制编辑原始数据按行查看历史 yiyison提交于2个月前.gpt2文档修改 模型描述 GPT-2由OpenAI于2019年发布。GPT-2模型是继承于GPT模型,GPT-2是一个非常庞大的语言模型,它主要是用于预测下一个单词。按照参数量的大小,原生GPT-2模型可分为small(124M)、medium(355M)、large(774M)、xlarge(...
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...