通过debug可以发现,计算到Trainer的中的compute_loss的时候,它直接跳到了自定义CustomSeq2SeqTrainer类的compute_loss中,所以,若是没有自定义的话,它会去调用Trainer中的compute_loss,然后再调用label_smoother来计算loss。 其次,model_output['loss']是mode(**inputs)计算的结果,而loss是通过重写compute_loss计算的...
1. Loss计算 Trainer中提供的Loss计算的函数为compute_loss,如下图所示: loss in trainer 传入的参数一般为model和inputs,其中inputs是处理过的输入,根据训练目标损失,可以重写这个函数,例如在LLM训练中一般是next-token prediction2. 模型保存 一般情况下,我们需要重写trainer的save_model()函数来将训练好的模型进行...
2、在TrainingArguments中设置remove_unused_columns= False,意思是在重写compute_loos方法时,不会删除我们自定义的列。 这样,在compute_loos方法中,我们就可以使用自定义的列的数据了。但是要注意在把输入喂给model的时候,要把自定义列摘出来,不然会报错: def compute_loss(self, model, inputs, r...
2、在TrainingArguments中设置remove_unused_columns= False,意思是在重写compute_loos方法时,不会删除我们自定义的列。 这样,在compute_loos方法中,我们就可以使用自定义的列的数据了。但是要注意在把输入喂给model的时候,要把自定义列摘出来,不然会报错: def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs...
compute_loss(model, inputs, return_outputs=False): 作为 Trainer 的计算损失的函数。默认情况下,所有的模型通过 output 返回损失(output 的第一个元素)。 compute_loss_context_manager():一个 helper wrapper,用于聚合针对 compute_loss 的上下文管理器(如,混合精度训练)。 create_model_card():创建 model car...
TRL SFT提供了packing的方式,但是它默认的loss计算是基于token mean的而不是基于sample mean的,也就是说长样本学到的权重更多一些,显然这对短样本不公平,最终会影响短句生成的效果。 要纠正这一点,需要自定义loss重构compute_loss函数(大意如此,不可直接使用此代码) ...
compute_loss方法：这个方法是最重要的，很多时候，就是直接继承Trainer，然后写一个自己的Trainer，大家都...
class CustomTrainer(Trainer): def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False): labels = inputs.get("labels") # forward pass outputs = model(**inputs) logits = outputs.get("logits") # compute custom loss (suppose one has 3 labels with different weights) loss_fct = nn.Cros...
最后,我们将训练器子类化并编写我们自己的 compute_loss. 之后,这段代码也可以分布式运行,而无需修改任何训练代码! from transformers import Trainer, TrainingArgumentsmodel = BasicNet()training_args = TrainingArguments( "basic-trainer", per_device_train_batch_size=64, per_device_eval_batch_size=64, num...
def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False): outputs = model(inputs["x"]) target = inputs["labels"] loss = F.nll_loss(outputs, target) return (loss, outputs) if return_outputs else loss trainer = MyTrainer(