在大型语言模型(LLM, Large Language Model)中, batch size 和 seqlen序列长度 是两个关键的超参数,它们对模型的训练和推理过程有着重要的影响。下面分别解释这两个概念及其作用:Batch Size 定义:Batch Size…
此外, 的最大可能是max_seq_length多少all-MiniLM-L6-v2?cro*_*oik 10 首先,应该注意的是,句子转换器支持与底层转换器不同的序列长度。您可以使用以下方法检查这些值: # that's the sentence transformer print(model.max_seq_length) # that's the underlying transformer print(model[0].auto_model....
1、参数中必须设置seq_length,而实际上只有在参数use_past=True时需要seq_length 2、希望能够调整seq_length为use_past=True时必填,在文本Transformer使用时,seq_length在不同batch会变动,导致无法使用该API Encoder中只有EncoderLayer需要seq_length,而EncoderLayer中只有MultiHeadAttention以及use_past=True分支下需要使用...
通常情况下，输入的token长度大于模型的token长度。因此，通过设置max_length和截断可以解决这个问题。|感谢...
设置max_seq_length参数 --> 结束 步骤详解 Step 1: 安装PaddleNLP 首先,你需要安装PaddleNLP库,以便能够在代码中使用相关的自然语言处理功能。 pip install paddlenlp 1. Step 2: 导入相关库 接下来,你需要导入PaddleNLP库以及其他必要的库,以便在代码中使用相关函数和类。
seq_length=[1] to_mask=tf.cast( tf.reshape(to_mask, [batch_size,1,seq_length]),tf.float32) # broadcast_ones = [batch_size, seq_length, 1] broadcast_ones=tf.ones( shape=[batch_size,seq_length,1],dtype=tf.float32) # mask = [batch_size, seq_length, seq_length] ...
首先,应该注意的是,句子变压器支持与基础变压器不同的序列长度。您用以下方式检查这些值: all-MiniLM-L6-v2 输出: # that's the sentence transformer print(model.max_seq_length) # that's the underlying transformer print(model[0].auto_model.config.max_position_embeddings) 表示变压器的位置嵌入层具有512...
這個函式在已編譯的組件中名為Length。如果您是透過 F# 以外的語言,或是透過反映來存取函式,請使用這個名稱。 範例 下列程式碼示範Seq.length的用法。 F#複製 lettable1 = seq {foriin1..10doforjin1..10doyield(i, j, i*j) } Seq.length table1 |> printfn"Length: %d" ...
x = x[:, :max_seq_length] y = y[:, :max_seq_length] if fabric.device.type == "cuda" and x.device.type == "cpu": x, y = fabric.to_device((x.pin_memory(), y.pin_memory())) else: 8 changes: 7 additions & 1 deletion 8 finetune/adapter_v2.py Original file line num...
类型:seq<'T> 输入序列。 异常 异常 Condition ArgumentNullException 在输入序列为 null 时引发。 返回值 序列的长度。 备注 此函数在编译的程序集中名为Length。 如果从 F# 以外的语言中访问函数,或通过反射访问成员,请使用此名称。 示例 下面的代码演示如何使用Seq.length。