这是一个使用强化学习方法训练transformer based的语言模型的项目,目前支持对GPT-2的finetune,例如可以使用一个BERT情感分类模型,使用PPO强化学习算法finetune一个GPT-2,让GPT-2可以对于一个query输出积极的回应。 下图展示了这个项目的workflow,Rollout是正常推理,将query输入到GPT-2中,得到response;Evaluation将query和r...
model构成了整个深度学习训练与推断系统骨架,也确定了整个AI模型的输入和输出格式。对于视觉任务,模型架构多为卷积神经网络或是最新的ViT模型;对于NLP任务,模型架构多为Transformer以及Bert;对于时间序列预测,模型架构多为RNN或LSTM。不同的mod...
比较好的顺序是先写model，再写dataset，最后写train。
TRL - Transformer Reinforcement Learning A comprehensive library to post-train foundation models Overview TRL is a cutting-edge library designed for post-training foundation models using advanced techniques like Supervised Fine-Tuning (SFT), Proximal Policy Optimization (PPO), and Direct Preference Optimiz...
This notebook is designed to use an already pretrained transformers model and fine-tune it on your custom dataset, and also train a transformer model from scratch on a custom dataset.
Vision Transformers(Vision transformer, ViT)在图像分类、目标检测和语义分割等视觉应用中得到了具有竞争力得性能。 与卷积神经网络相比,当在较小的训练数据集上训练时,通常发现Vision Transformer较弱的归纳偏差导致对模型正则化或数据增强(简称AugReg)的依赖增加。为了更好地理解训练数据量、AugReg、模型大小和计算预算...
模型是整个深度学习系统的核心，它决定了输入和输出格式，以及AI系统的基本架构。例如，视觉任务可能采用卷积神经网络或最新版本的ViT模型；自然语言处理任务可能依赖Transformer和Bert模型；时间序列预测任务则可能使用RNN或LSTM模型。明确模型后，数据集的格式也相应确定，从而构建出适合输入的dataset。数据集构建...
PPOTrainer: A PPO trainer for language models that just needs (query, response, reward) triplets to optimise the language model. AutoModelForCausalLMWithValueHead&AutoModelForSeq2SeqLMWithValueHead: A transformer model with an additional scalar output for each token which can be used as a value...
Model train transformer or similar articleDavid Rabinow
以下是一个简化的train函数示例，它可能用于训练一个基于Transformer的模型（这里使用伪代码）：python复制代码 def train(model, dataloader, optimizer, criterion, device, num_epochs):model.to(device) # 将模型移动到指定的设备上（CPU 或 GPU）model.train() # 设置模型为训练模式 for epoch in range(num_...