在合并多轮 / packing 时,需要修改 loss 计算方法,为每个 token 设置正确的权重,并且关闭 DP / 梯度累加的平均。
SFT loss 计算的那些坑(多轮合并/packing) 该内容讨论了神经网络训练中损失函数的复杂性,特别关注了SFT(安全模糊技术)损失计算及其对LLM(大型语言模型)等语言模型的影响。 该内容讨论了神经网络训练中损失函数的复杂性,特别关注了SFT(安全模糊技术)损失计算及其对LLM(大型语言模型)等语言模型的影响。它深入探讨了使用...
总结一下,其实在SFT阶段,通过将instruction和response拼接的办法,LLM的训练也可以看做是自回归的,用的loss function也一样,但是只关注response部分的loss。除此之外,LLM在推理也就是generate的时候,是要不断调用forward的,但是这样的SFT方式,forward只需要调用一次。 参考资料: wooooo:剖析大模型Pretrain和SFT阶段的Lo...
loss_and_turn_num = torch.cat([loss.view(1), turn_num.view(1)]) # Reduce loss for logging. loss_and_turn_num = loss_and_turn_num.clone().detach() torch.distributed.all_reduce(loss_and_turn_num, group=mpu.get_data_parallel_group()) # 新版返回结构,开启 calculate_per_token_loss ...
loss上升,未收敛: loss持续下降,没有平稳,判断为收敛未完成,可以增加数据或epoch。 ppl在训练1/3处已经非常接近1,同时loss及其接近0,是明显的过拟合。建议把epoch减少到当前的1/3重训。 (2)观察Rouge、Bleu等评估指标。需要了解这些指标的计算原理。在输出比较封闭的分类场景中,这些指标近似于准确率;在开放任务中...
训练loss 曲线如下所示,即便训练了 2T 的 token 也暂时没有看到饱和现象: 3.2.3 Llama 2预训练模型评估 与开源模型在各个任务上的表现的比较: 除了代码基准测试之外,Llama 2 7B和30B模型在所有类别上都优于相应大小的MPT模型。Llama 2 7B和34B在所有类别的基准测试中都优于Falcon 7B和40B。此外,Llama 2 70B模...
用于从头预训练+SFT一个小参数量的中文LLaMa2的仓库;24G单卡即可运行得到一个具备简单中文问答能力的chat-llama2. - DLLXW/baby-llama2-chinese
The average linear trapping coefficient of the core is 0.44, suggesting that due to fingering and channel flow a significant amount of hydrogen loss can occur. Conclusion To on characterize the flow behaviour for the a Berea sandstone rock core, 17 cm in lHen2/gwthataenrdsy3s.t8emcma core...
wandb.log({"acc": acc,"loss": loss}) # [可选] 结束 wandb 运行,确保数据被正确上传并完成记录 wandb.finish 2.4 modelscope pull 模型 #01 安装modelscope pip install modelscope #02 下载模型文件 mkdir-p ./models/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B ...
最后,有两个目标函数,一个是vgg感知loss ,另一个是鉴别器的loss: 当前SOTA!平台收录SFT-GAN共3个模型实现。 2、CSRCNN 随着SRCNN的发展,深度学习技术已被广泛应用于图像超分辨率任务。许多研究人员专注于优化和改进SRCNN的结构,实现了良好的处理速度和修复质量。然而,这些方法在训练过程中大多只考虑特定比例的图像,...