本篇解讀DPOTrainer[https://github.com/huggingface/trl/blob/main/trl/trainer/dpo_trainer.py]...
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PPO(Proximal Policy Optimization)是rlhf經典算法,RLOO (REINFORCE Leave One-Out) 則是基于 PPO 改進的算...
獎勵模型(reward model)是強化學習的基礎,如果說pretrain是背書的話,sft就是背題,而rlhf則可以看作是有老師批改作業(yè)的學習,獎勵模型(reward m...
TRL[https://github.com/huggingface/trl/tree/main]是一個專門用于訓練Transformer模型的強化學習框架。它支持一系列微調...
看到這個題目不要想歪,我是女士,大佬是一位年長我十二歲的女士,我倆是忘年交。 大佬姐姐其實特別低調,雖然住著上億的豪宅,名下有八家企業(yè),營業(yè)額過億的都有三家,然而平常你見到她...
歐文?戈夫曼在他的書中《日常生活中的自我呈現》指出:人們日常生活中的一切社會日常行為,其實在某種程度上,都可以被認為是一種特定的表演行為,它們的出現絕不是孤立的,它們是在特定...
TensorFlow的系統(tǒng)結構以C API為界,將整個系統(tǒng)分為「前端」和「后端」兩個子系統(tǒng): 前端系統(tǒng):提供編程模型,負責構造計算圖; 后端系統(tǒng):提供運行時環(huán)境,負責執(zhí)行計算...
一個陽光明媚的早晨,老婆又在翻看我訂閱的技術雜志。 “老公,什么是RPC呀,為什么你們程序員那么多黑話!”,老婆還是一如既往的好奇?!癛PC,就是Remote Procedu...
warmup:
學習率預熱,簡單來說就是先使用一個較小的學習率,先迭代幾個epoch,等到模型基本穩(wěn)定的時候再用初始設置的學習率進行訓練。
原因:當我們開始訓練模型的時候,往往模型的參數都是隨機初始化的,并不能代表什么,所以如果此時選擇一個較大的學習率,往往會導致模型的不穩(wěn)定。
我個人理解啊,不知道對不對:如果數據沒有打亂,在一個batch內(事實上由于設備限制bert訓練的batch size一般非常?。┲挥心骋粋€label的樣本,如果一直處于這種訓練狀態(tài),那么分類器就學習不到完整的信息,梯度下降的方向其實是跟真實應該下降的方向偏離很大,會導致不收斂的情況
Bert系列(三)——源碼解讀之Pre-trainpre-train是遷移學習的基礎,雖然Google已經發(fā)布了各種預訓練好的模型,而且因為資源消耗巨大,自己再預訓練也不現實(在Google Cloud TPU v2 上訓練...
不用修改呀,沒有TPU,默認優(yōu)先使用GPU
Bert系列(一)——demo運行谷歌推出的Bert,最近有多火,估計做自然語言處理的都知道。據稱在SQuAD等11項任務當中達到了state of the art。bert的原理可參考論文,或者網上其他人翻...
兩個都不是,需要自己改寫
Bert系列(四)——源碼解讀之Fine-tune這是我們源碼解讀的最后一個部分了。fine-tune搞明白之后推斷也就沒必要再分析了,反正形式都是一樣的,重要的是明白根據不同任務調整輸入格式和對loss的構建,這兩個知識點...
@宇_5f81 如果您的任務也是句子對分類任務的話,可以使用這個現成的
Bert系列(一)——demo運行谷歌推出的Bert,最近有多火,估計做自然語言處理的都知道。據稱在SQuAD等11項任務當中達到了state of the art。bert的原理可參考論文,或者網上其他人翻...
@故事尾音 哈哈,觀察得夠仔細??
Bert系列(三)——源碼解讀之Pre-trainpre-train是遷移學習的基礎,雖然Google已經發(fā)布了各種預訓練好的模型,而且因為資源消耗巨大,自己再預訓練也不現實(在Google Cloud TPU v2 上訓練...
對,instances里面除了不能支持批量處理的問題外,還有一個就是加入is_train這樣一個placeholder之后,單個也處理不了了
Tensorflow Serving-Docker RESTful API客戶端訪問問題排查tensorflow模型的deploy有多種方法,tensorflow serving是一款面向tensorflow模型對外提供服務的web容器,部署之后只需要更新指定位置的...