皆さんこんにちは、Weixue AI です今日は、自然言語処理実践プロジェクト 16 CPU ベースの生成大規模言語モデル実践トレーニングの全プロセスの詳細な説明、モデルのチューニングと評価を紹介します。このプロセスには、データの準備、データの前処理、語彙の構築、モデルの選択と構成、モデルのトレーニング、モデルの調整、モデルの評価などのステップが含まれます。継続的な反復と最適化により、モデルのパフォーマンスと生成されるテキストの品質を向上させることができます。
内容
1. 生成大規模言語モデルの構築
2. データローディングモデルの設計
3. モデルトレーニング機能
4. トレーニングクラスとパラメータ設定
5. トレーニングの開始
1. 生成大規模言語モデルの構築
このペーパーのモデルのバックボーン アーキテクチャは T5 モデルです。これは、Transformer 構造を使用し、事前トレーニングと微調整を通じてタスクの移行を実行します。
T5 モデルには、エンコーダー Encoder とデコーダー Decoder が含まれています。Transformer は、セルフ アテンション メカニズム (Self-Attention) を使用して、入力シーケンスのモデリングを実現します。入力シーケンスの場合( X = x 1 , x 2