本篇解讀DPOTrainer[https://github.com/huggingface/trl/blob/main/trl/trainer/dpo_trainer.py]...
發(fā)簡信
IP屬地：重慶
-
強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架TRL源碼——DPO及其變種 -
強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架TRL源碼——談?wù)凱PO和RLOO的異同PPO(Proximal Policy Optimization)是rlhf經(jīng)典算法东臀，RLOO (REINFORCE Leave One-Out) 則是基于 PPO 改進(jìn)的算...
-
強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架TRL源碼—— 關(guān)于獎(jiǎng)勵(lì)模型(reward model)獎(jiǎng)勵(lì)模型(reward model)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，如果說pretrain是背書的話参咙，sft就是背題龄广，而rlhf則可以看作是有老師批改作業(yè)的學(xué)習(xí)，獎(jiǎng)勵(lì)模型(reward m...
-
強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架TRL源碼——SFTTrainer之不足及解決TRL[https://github.com/huggingface/trl/tree/main]是一個(gè)專門用于訓(xùn)練Transformer模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架蕴侧。它支持一系列微調(diào)...
-
我是如何被大佬看上的择同？
看到這個(gè)題目不要想歪，我是女士净宵，大佬是一位年長我十二歲的女士敲才，我倆是忘年交。 大佬姐姐其實(shí)特別低調(diào)塘娶，雖然住著上億的豪宅归斤，名下有八家企業(yè)，營業(yè)額過億的都有三家刁岸，然而平常你見到她...
-
人生如戲全靠演技 ——一個(gè)日常生活中演員的自我修養(yǎng)
歐文?戈夫曼在他的書中《日常生活中的自我呈現(xiàn)》指出：人們?nèi)粘Ｉ钪械囊磺猩鐣?huì)日常行為虹曙，其實(shí)在某種程度上迫横，都可以被認(rèn)為是一種特定的表演行為番舆，它們的出現(xiàn)絕不是孤立的，它們是在特定...
-
TensorFlow架構(gòu)與設(shè)計(jì)：會(huì)話生命周期TensorFlow的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以C API為界矾踱，將整個(gè)系統(tǒng)分為「前端」和「后端」兩個(gè)子系統(tǒng)： 前端系統(tǒng)：提供編程模型恨狈，負(fù)責(zé)構(gòu)造計(jì)算圖； 后端系統(tǒng)：提供運(yùn)行時(shí)環(huán)境呛讲，負(fù)責(zé)執(zhí)行計(jì)算...
-
如何給老婆解釋什么是RPC一個(gè)陽光明媚的早晨贝搁，老婆又在翻看我訂閱的技術(shù)雜志吗氏。 “老公，什么是RPC呀雷逆，為什么你們程序員那么多黑話弦讽！”，老婆還是一如既往的好奇膀哲⊥“RPC，就是Remote Procedu...
-
西溪雷神 ·warmup：
學(xué)習(xí)率預(yù)熱某宪，簡單來說就是先使用一個(gè)較小的學(xué)習(xí)率仿村，先迭代幾個(gè)epoch，等到模型基本穩(wěn)定的時(shí)候再用初始設(shè)置的學(xué)習(xí)率進(jìn)行訓(xùn)練缩抡。
原因：當(dāng)我們開始訓(xùn)練模型的時(shí)候奠宜，往往模型的參數(shù)都是隨機(jī)初始化的包颁，并不能代表什么瞻想，所以如果此時(shí)選擇一個(gè)較大的學(xué)習(xí)率，往往會(huì)導(dǎo)致模型的不穩(wěn)定娩嚼。00bd697af66d 評(píng)論自Bert系列（四）——源碼解讀之Fine-tune -
我個(gè)人理解啊蘑险，不知道對(duì)不對(duì)：如果數(shù)據(jù)沒有打亂，在一個(gè)batch內(nèi)（事實(shí)上由于設(shè)備限制bert訓(xùn)練的batch size一般非常性牢颉）只有某一個(gè)label的樣本佃迄，如果一直處于這種訓(xùn)練狀態(tài)，那么分類器就學(xué)習(xí)不到完整的信息贵少，梯度下降的方向其實(shí)是跟真實(shí)應(yīng)該下降的方向偏離很大呵俏，會(huì)導(dǎo)致不收斂的情況
Bert系列（三）——源碼解讀之Pre-train
pre-train是遷移學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，雖然Google已經(jīng)發(fā)布了各種預(yù)訓(xùn)練好的模型滔灶，而且因?yàn)橘Y源消耗巨大普碎，自己再預(yù)訓(xùn)練也不現(xiàn)實(shí)（在Google Cloud TPU v2 上訓(xùn)練...
-
不用修改呀，沒有TPU录平，默認(rèn)優(yōu)先使用GPU
Bert系列（一）——demo運(yùn)行
谷歌推出的Bert麻车，最近有多火缀皱，估計(jì)做自然語言處理的都知道。據(jù)稱在SQuAD等11項(xiàng)任務(wù)當(dāng)中達(dá)到了state of the art动猬。bert的原理可參考論文啤斗，或者網(wǎng)上其他人翻...
-
兩個(gè)都不是，需要自己改寫
Bert系列（四）——源碼解讀之Fine-tune
這是我們?cè)创a解讀的最后一個(gè)部分了赁咙。fine-tune搞明白之后推斷也就沒必要再分析了钮莲，反正形式都是一樣的，重要的是明白根據(jù)不同任務(wù)調(diào)整輸入格式和對(duì)loss的構(gòu)建彼水，這兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)...
-
@宇_5f81 如果您的任務(wù)也是句子對(duì)分類任務(wù)的話臂痕，可以使用這個(gè)現(xiàn)成的
Bert系列（一）——demo運(yùn)行
谷歌推出的Bert，最近有多火猿涨，估計(jì)做自然語言處理的都知道握童。據(jù)稱在SQuAD等11項(xiàng)任務(wù)當(dāng)中達(dá)到了state of the art。bert的原理可參考論文叛赚，或者網(wǎng)上其他人翻...
-
@故事尾音 哈哈澡绩，觀察得夠仔細(xì)??
Bert系列（三）——源碼解讀之Pre-train
pre-train是遷移學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，雖然Google已經(jīng)發(fā)布了各種預(yù)訓(xùn)練好的模型俺附，而且因?yàn)橘Y源消耗巨大肥卡，自己再預(yù)訓(xùn)練也不現(xiàn)實(shí)（在Google Cloud TPU v2 上訓(xùn)練...
-
對(duì)，instances里面除了不能支持批量處理的問題外事镣，還有一個(gè)就是加入is_train這樣一個(gè)placeholder之后步鉴，單個(gè)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(duì)外提供服務(wù)的web容器璃哟，部署之后只需要更新指定位置的...
個(gè)人介紹
我已加入“維權(quán)騎士”(rightknights.com)的版權(quán)保護(hù)計(jì)劃氛琢，轉(zhuǎn)載請(qǐng)私信聯(lián)系本人。