1、loss大的任务在share部分的梯度更新量上容易占据主导 (Magnitude(Loss量级)问题),更大的loss将产生更大的梯度更新,更严重影响模型的偏向性; 2、不同任务因为样本的稀疏性、学习的难度不一致,在训练和优化过程中,存在loss学习速度不一致的情况。如果不加以调整,可能会出现某个任务接近收敛甚至过拟合的时候,其他任...
所有示例均从同一数据源中抽样来保证不同指示-响应对集合中的模式的一致性 只关注指令-回复对部分的loss来让指导模型更多学习这部分的正确性 【超参等】 3.3 推理结果长什么样,怎么做推理的,怎么衡量效果好坏 推理过程会将每一轮中之前的输出添加到下一个的输入之前来尽量保证结果的一致性 推理结果的类型与微调的...
Let be prompt parameters, ∗ be the fixed parameters of the pre-trained graph backbone, and be the tasker's parameters. We use , | ∗ to denote the pipeline with prompt graph ( ), pre-trained model ( ∗, fixed), and downstream tasker ( ). Let LD ( ) be the task loss with ...