实现这一点的方法是通过对Trainer进行子类化,并覆盖compute_loss()方法,以包括知识蒸馏损失项LKD: importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtransformersimportTrainerclassDistillationTrainer(Trainer):def__init__(self, *args, teacher_model=None, **kwargs):super().__init__(*args, **kwargs) sel...
实现这一点的方法是通过对Trainer进行子类化,并覆盖compute_loss()方法,以包括知识蒸馏损失项L KD: import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom transformers import Trainerclass DistillationTrainer(Trainer):def __init__(self, *args, teacher_model=None, **kwargs):super().__init__(*ar...
全新版本中,针对TensorFlow进行了非常大的升级: TensorFlow模型现在可以自己计算损失,使用TFPretrainedModel.compute_loss方法。 现在可以在TensorFlow中调整token嵌入的大小 Cleaning TensorFlow model 新增MobileBERT 《MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices 》中的MobileBERT被添加到PyTorch和Te...
BERT被分割为BertForMaskedLM和BertLMHeadModel,因此,以后就不能再拿BertForMaskedLM做因果语言建模,也不能接受lm_labels参数。 Trainer从类转为方法 v3还对Trainer数据整理器做了一个改动,将其从一个类改成了一个方法。 直接设置tokenizer的特殊标记属性 在v3中,你可以直接设置tokenizer的特殊标记属性,例如tokenizer....
transformers 里的 Trainer 集成了一些很科学的默认行为,例如定期存 checkpoint 放到实验名的文件夹下面,把各种曲线信息同步到 tensorboard、clearml、wandb 等监控软件,啥参数都不传也是可以接受的选择。 而如果你就是要调参,在 TrainingArguments、Trainer、GPT2Config 等地方一共有 138 个可以传的参数,以及大量通过调...
TensorFlow模型现在可以自己计算损失,使用TFPretrainedModel.compute_loss方法。 现在可以在TensorFlow中调整token嵌入的大小 Cleaning TensorFlow model 新增MobileBERT 《MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices 》中的MobileBERT被添加到PyTorch和TensorFlow的库中。
from pyitcast.transformer_utils import SimpleLossCompute # 使用make_model获得model model = make_model(V, V, N=2) # 使用get_std_opt获得模型优化器 model_optimizer = get_std_opt(model) # 使用LabelSmoothing获得标签平滑对象 criterion = LabelSmoothing(size=V, padding_idx=0, smoothing=0.0) # ...
[1], pad_idx) for b in train_dataloader), #这里是使用了一个生成器,对生成器感兴趣的推荐去看码农高天的相关视频~ model, SimpleLossCompute(module.generator, criterion), optimizer, lr_scheduler, mode="train+log", accum_iter=config["accum_iter"], #对于训练 LLM 必备的梯度累积~ train_state...
TensorFlow模型现在可以自己计算损失,使用TFPretrainedModel.compute_loss方法。 现在可以在TensorFlow中调整token嵌入的大小 Cleaning TensorFlow model 新增MobileBERT 《MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices 》中的MobileBERT被添加到PyTorch和TensorFlow的库中。
compute_metrics=compute_metrics # 评估指标 ) trainer.train() # 开始训练 trainer.evaluate() # 开始评估 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 实战 Pipeline虽然好用,但是不支持微调。如果想加载预训练模型,并自己微调的话,我们需要额外写一些加载模型、数据处理的代码。