I just had one problem when I am trying to get the training loss by using this: results = {} xgb_classifier = SparkXGBClassifier(**xgb_parms, validation_indicator_col='isVal', evals_result=results, verbose_eval=25, num_workers=16, n_estimators=250, early_stopping_rounds=25, label_col...
现在很多论文工作都说明了我们的通用基座模型还没有达到各个尺寸模型的上限,也就是我们的模型还能学习更多知识,进行更准确的推理。但是做法却并不容易,简单的next token loss + generate 已经无法满足要求了。但是如果只求提升某一方面的能力,那在某一个领域训练一...