loss.backward() # 学习器调整参数 optimizer.step() optimizer.zero_grad() 查看权重参数是否更新 m.bert.embeddings.position_embeddings.weight[:5,0] tensor([ 0.0104, -0.0234, -0.0200, -0.0189, -0.0242], grad_fn=<SelectBackward>) 发现参数权重已经成功被更新过了 编辑于 2021-09-17 09:40...
对MLM和NSP任务进行介绍; 从代码架构的角度介绍了训练这两个任务是如何得到总的交叉熵loss。 一、MLM任务介绍 1.1、任务内容 在一个句子中,随机选中一定百分比(实际是15%)的token,将这些token用"[MASK]"替换。然后用分类模型预测"[MASK]"实际上是什么词; 1.2、对MLM中token替换方案的改进,减少pre-training与fine...
self.stats[('MLM-%s'% lang1)iflang2isNoneelse('MLM-%s-%s'% (lang1, lang2))].append(loss.item()) loss = lambda_coeff * loss 这段语句的前两行是在调用transformer类的成员函数。它们的作用光看字面意思就能猜个大概,就是把数据送入transformer,过了encoder以后再预测mask的内容,然后与真实的数据...
labels = batch['labels'].squeeze(0).to(device) loss = model(input_ids=input_ids, labels=labels).loss optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() model.zero_grad() training_loss += loss.item() print("Training loss: ", training_loss) 调用它训练几轮: train(model=bert_mlm_...
最后，在回到模型的loss部分。都是叫自回归loss。 代码都是下面这个样子：hidden_states = transformer_...
loss.backward() optimizer.step() 四、基于zero-shot的prompt情感分类实践 下面我们直接以imdb中的例子进行zero-shot的prompt分类实践,大家可以看看其中的大致逻辑: 1、加入 >>fromtransformersimportAutoModelForMaskedLM,AutoTokenizer >>importtorch >>model_path="bert-base-uncased">>tokenizer=AutoTokenizer.from_...
特别地,选取15%的token,将它们替换为[MASK]这个特殊token,至于为什么这么做,我想应该是:直接对某个token进行预测,实在是太容易了,为了加大难度,我们应该让模型先预测出这里是什么token,然后再预测其属于什么类别。它的损失函数同样是Cross-Entropy Loss Masked First Character Prediction (First Char)...
() probability_matrix.masked_fill_(special_tokens_mask, value=0.0) masked_indices = torch.bernoulli(probability_matrix).bool() labels[~masked_indices] = -100 # We only compute loss on masked tokens # 80% of the time, we replace masked input tokens with tokenizer.mask_token ([MASK]) ...
_mask=torch.tensor(special_tokens_mask,dtype=torch.bool)else:special_tokens_mask=self.config.special_tokens_mask.bool()probability_matrix.masked_fill_(special_tokens_mask,value=0.0)masked_indices=torch.bernoulli(probability_matrix).bool()labels[~masked_indices]=-100# We only compute loss on ...
在代码运行中,Loss数据会被 tensorboard记录,方便可视化查看Loss收敛情况。 tensorboard --logdir=output 注意: 我们强烈推荐您使用BF16格式进行微调,以避免出现 Loss 为NaN的问题。 推理微调后的模型 运行peft_infer.py,你可以使用微调后的模型生成文本。您需要按照代码中的配置要求,配置微调后的模型地址。然后运行: ...