train_loss = 0.0 train_runtime = 0:02:59.80 train_samples_per_second = 16.367 train_steps_per_second = 0.501 大神,我感觉这个loss不太对,可以帮忙看下问题出在哪了吗? 我使用了bf16全参微调也不行,第一步loss正常,第二步loss就变为0了。 设置的参数如下: --bf16 True --output_dir $output_p...
在阅读bge源码时,在sft任务时,计算q和p向量score后,与全0作为目标值,计算loss,为什么目标值是全0呢?发布于 2023-11-16 15:39・IP 属地中国香港 NLP Embedding BGE 赞同添加评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 推荐阅读 回归模型中的...
Describe the bug Please provide a clear and concise description of what the bug is. If applicable, add screenshots to help explain your problem, especially for visualization related problems. 大佬,看到之前的issue里有关于loss降为0的问题,您提到解决方法是
在训练过程中,通过调整模型的参数,使得交叉熵损失最小化,从而让模型的预测结果尽可能接近真实结果。 除了交叉熵损失,在一些特定的任务或场景中,也可能会使用其他损失函数,如均方误差损失(Mean Squared Error Loss)等,具体使用哪种损失函数需要根据任务的性质和特点来决定。
[0] loss = None if labels is not None: # move labels to correct device to enable model parallelism labels = labels.to(lm_logits.device) # Shift so that tokens < n predict n #从lm_logits中选择除了每个序列最后一个时间步之外的所有预测分数,并把数据类型转换为float shift_logits = lm_...
从这张图中可以看出,epoch设置为1,batch_size为100,loss和学习率都在降低,训练时间大概是两个小时。训练结束后,会在out文件夹中存在一个名为pretrain_512.pth的模型。 第4步 SFT SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)是一种在机器学习和深度学习领域中常用的技术。在监督微调中,通常先使用一个在大规模数据上...
tr_loss_step = self.training_step(model, inputs, num_items_in_batch) ^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/trainer.py", line 3740, in training_step self.accelerator.backward(loss, **kwargs) File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/accelerate/accel...
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 ...
INFO: loss: 14.52734375;lr: 1.913545457642601e-05;step: 2;/ 8;epoch: 0 INFO: loss: 14.078125;lr: 1.8090169943749477e-05;step: 3;/ 8;epoch: 0 INFO: loss: 14.0;lr: 1.6691306063588583e-05;step: 4;/ 8;epoch: 0 INFO: loss: 13.97265625;lr: 1.5000000000000002e-05;step: 5;/ 8;epoch: ...
loss = F.cross_entropy(logits.view(-1, logits.size(-1)), Y.view(-1), ignore_index=0, reduction='none') loss_mask = loss_mask.view(-1) loss = torch.sum(loss * loss_mask) / loss_mask.sum() # Backward pass scaler.scale(loss).backward() ...