compute_metrics=compute_metrics, train_dataset=train_data, eval_dataset=val_data, ) trainer.train() 训练的结果如下: 在CNN/DM 数据集上微调的 BERT-to-BERT 模型性能。我使用 Beam Search 解码方法。使用 ROUGE 评分指标计算结...
我们可以使用 Huggingface 的 EncoderDecoderModel 对象来混合和匹配不同的预训练模型。它将通过调用 .from_encoder_decoder_pretrained() 方法指定编码器/解码器模型来处理添加所需的连接和权重。在下面的示例中，我们使用 BERT base 作为编码器和解码器。from transformers import EncoderDecoderModelbert2bert = Encoder...
args=training_args, compute_metrics=compute_metrics, train_dataset=train_data, eval_dataset=val_data, ) trainer.train() 训练的结果如下: 在CNN/DM 数据集上微调的 BERT-to-BERT 模型性能。我使用 Beam Search 解码方法。使用 ROUGE 评分指标计算结果。 BART 模型是文本摘要中的 SOTA 模型,BERT seq2seq...
predict_with_generate=True,overwrite_output_dir=True,save_total_limit=3,fp16=True,)trainer=Seq2SeqTrainer(model=bert2bert,tokenizer=tokenizer,args=training_args,compute_metrics=compute_metrics,train_dataset=train_data,eval
data_collator=data_collator, compute_metrics=compute_metrics, train_dataset=panx_de_encoded["train"], eval_dataset=panx_de_encoded["validation"], tokenizer=xlmr_tokenizer) Results : Epoch Training Loss Validation Loss F1 0 1 0.3179 NaN 0.773127 2 2 0.2941 NaN 0.000000 4 3 0.0000 NaN 0.00000...
(pass it to the init :obj:`compute_metrics` argument). You can also subclass and override this method to inject custom behavior. Args: eval_dataset (:obj:`Dataset`, `optional`): Pass a dataset if you wish to override :obj:`self.eval_dataset`. If it is an :obj:`datasets.Dataset`,...
compute_metrics的输出,特别是 preds的 EvalPrediction部分不正确(解码后的文本变成垃圾)。 代码如下: model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained(checkpoint) model.resize_token_embeddings(len(tokenizer)) model.config.vocab_size = len(tokenizer) steps = 500 # small value for debug purpose batch_...
compute_metrics=compute_metrics, train_dataset=train_data, eval_dataset=val_data, ) trainer.train() 训练的结果如下: 在CNN/DM 数据集上微调的 BERT-to-BERT 模型性能。 我使用 Beam Search 解码方法。 使用 ROUGE 评分指标计算结果。 BART 模型是文本摘要中的 SOTA 模型,BERT seq2seq 的表现也很不错...
per_device_eval_batch_size=8, predict_with_generate=True, overwrite_output_dir=True, save_total_limit=3, fp16=True, ) trainer = Seq2SeqTrainer( model=bert2bert, tokenizer=tokenizer, args=training_args, compute_metrics=compute_metrics, train_dataset=train_data, eval_dataset=val_data, ) tra...
keras_nlp.tokenizers.compute_word_piece_vocabulary(dataset.map(lambda x, y: x),vocabulary_size=20_000,lowercase=True,strip_accents=True,split_on_cjk=True,reserved_tokens=["[PAD]", "[START]", "[END]", "[MASK]", "[UNK]"],)vocab_english = keras_nlp.tokenizers.compute_word_piece_...