本篇解读DPOTrainer[https://github.com/huggingface/trl/blob/main/trl/trainer/dpo_trainer.py]...
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PPO(Proximal Policy Optimization)是rlhf经典算法,RLOO (REINFORCE Leave One-Out) 则是基于 PPO 改进的算...
奖励模型(reward model)是强化学习的基础,如果说pretrain是背书的话,sft就是背题,而rlhf则可以看作是有老师批改作业的学习,奖励模型(reward m...
TRL[https://github.com/huggingface/trl/tree/main]是一个专门用于训练Transformer模型的强化学习框架。它支持一系列微调...
看到这个题目不要想歪,我是女士,大佬是一位年长我十二岁的女士,我俩是忘年交。 大佬姐姐其实特别低调,虽然住着上亿的豪宅,名下有八家企业,营业额过亿的都有三家,然而平常你见到她...
欧文?戈夫曼在他的书中《日常生活中的自我呈现》指出:人们日常生活中的一切社会日常行为,其实在某种程度上,都可以被认为是一种特定的表演行为,它们的出现绝不是孤立的,它们是在特定...
TensorFlow的系统结构以C API为界,将整个系统分为「前端」和「后端」两个子系统: 前端系统:提供编程模型,负责构造计算图; 后端系统:提供运行时环境,负责执行计算...
一个阳光明媚的早晨,老婆又在翻看我订阅的技术杂志。 “老公,什么是RPC呀,为什么你们程序员那么多黑话!”,老婆还是一如既往的好奇。“RPC,就是Remote Procedu...
warmup:
学习率预热,简单来说就是先使用一个较小的学习率,先迭代几个epoch,等到模型基本稳定的时候再用初始设置的学习率进行训练。
原因:当我们开始训练模型的时候,往往模型的参数都是随机初始化的,并不能代表什么,所以如果此时选择一个较大的学习率,往往会导致模型的不稳定。
我个人理解啊,不知道对不对:如果数据没有打乱,在一个batch内(事实上由于设备限制bert训练的batch size一般非常?。┲挥心骋桓鰈abel的样本,如果一直处于这种训练状态,那么分类器就学习不到完整的信息,梯度下降的方向其实是跟真实应该下降的方向偏离很大,会导致不收敛的情况
Bert系列(三)——源码解读之Pre-trainpre-train是迁移学习的基础,虽然Google已经发布了各种预训练好的模型,而且因为资源消耗巨大,自己再预训练也不现实(在Google Cloud TPU v2 上训练...
不用修改呀,没有TPU,默认优先使用GPU
Bert系列(一)——demo运行谷歌推出的Bert,最近有多火,估计做自然语言处理的都知道。据称在SQuAD等11项任务当中达到了state of the art。bert的原理可参考论文,或者网上其他人翻...
两个都不是,需要自己改写
Bert系列(四)——源码解读之Fine-tune这是我们源码解读的最后一个部分了。fine-tune搞明白之后推断也就没必要再分析了,反正形式都是一样的,重要的是明白根据不同任务调整输入格式和对loss的构建,这两个知识点...
@宇_5f81 如果您的任务也是句子对分类任务的话,可以使用这个现成的
Bert系列(一)——demo运行谷歌推出的Bert,最近有多火,估计做自然语言处理的都知道。据称在SQuAD等11项任务当中达到了state of the art。bert的原理可参考论文,或者网上其他人翻...
@故事尾音 哈哈,观察得够仔细??
Bert系列(三)——源码解读之Pre-trainpre-train是迁移学习的基础,虽然Google已经发布了各种预训练好的模型,而且因为资源消耗巨大,自己再预训练也不现实(在Google Cloud TPU v2 上训练...
对,instances里面除了不能支持批量处理的问题外,还有一个就是加入is_train这样一个placeholder之后,单个也处理不了了
Tensorflow Serving-Docker RESTful API客户端访问问题排查tensorflow模型的deploy有多种方法,tensorflow serving是一款面向tensorflow模型对外提供服务的web容器,部署之后只需要更新指定位置的...