模型训练和评估代码调试

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2023-01-12 21:54:26

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本文还有配套的精品资源，点击获取简介：BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型，擅长处理NLP任务。MRPC数据集是用于BERT模型训练和评估的，主要包含训练集、验证集和测试集，用于判断句子对的语义相似性。本详解将介绍MRPC数据集的构成、使用BERT模型训练的过程以及MRPC在不同NLP任务中的应用。通过数据预处理、加载预训练模型、微调、验证和评估等步骤...

介绍了基于飞桨PaddleX 3.0 beta开源实战的内容，包含数据准备和校验、模型训练与模型评估、模型调优、学习率等原理介绍和实验

本文并非基于微调训练模型，而是从头开始训练出一个全新的大语言模型的硬核教程。看完本篇，你将了解训练出一个大模型的环境准备、数据准备，生成分词，模型训练、测试模型等环节分别需要做什么。AI 小白友好~文中代码可以直接实操运行。欢迎阅读体验。1 准备训练环境2 准备训练数据3 训练分词器4 训练模型5 测试模型6 完整代码通过这篇文章，你可以预训练一个全新大语言模型。全新训练的好处是训练的数据、训练的参数都是可修改的，通过调试运行我们可以更好的理解大模型训练过程。

Transformers Trainer 和 Hugging Face Evaluate 是机器学习工作流中的两个重要工具。Trainer 模块通过简化微调训练过程和统一配置参数，帮助用户高效地进行模型训练；Evaluate 库则通过简便的一致性评估方法，确保模型性能的准确评估。掌握这些工具，将使您的机器学习实验更加高效和可靠。

这个函数在实例化时，它需要一个分词器（tokenzier）以便知道使用哪个填充用的 token，以及模型填充在输入的左侧或右侧。填充到该批次中最长序列的长度，而不是填充到整个数据集中最长序列的长度。最后一项我们需要做的是，当我们将元素一起进行批处理时，将所有 example 填充到最长的句子的长度。的位置我们可以看到数字代表的名字，这是一个区分两个句子是否同义的数据集，所以。经过这样的操作，模型将开始训练，并且训练过程中将输出相关的评估指标。可以通过其键访问数据集的任何分割，以及通过其索引访问任何元素。

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