AI說書 - 從0開始 - 143 | BERT 微調之 Optimizer 設定

更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


既然要執行模型訓練,就必須要談到 Optimizer,然而為了避免 Overfitting,通常會排程 Decay Rate,也正因如此,需要區隔哪些 Optimizer 中的參數不被 Decay Rate 排程納管 (也就是不 Decay),程式為:

param_optimizer = list(model.named_parameters())
no_decay = ['bias', 'LayerNorm.weight']

optimizer_grouped_parameters = [{'params': [p for n, p in param_optimizer if not any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay_rate': 0.1}, {'params': [p for n, p in param_optimizer if any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay_rate': 0.0}]


留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
Learn AI 不 BI
230會員
678內容數
這裡將提供: AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹,一起在未來AI的世界擁抱AI技術,不BI。
Learn AI 不 BI的其他內容
2024/08/30
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 從 AI說書 - 從0開始 - 125 到 AI說書 - 從0開始 - 155 | 文法判斷介面成果展示,我們完成書籍:Transformers for Natural
2024/08/30
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 從 AI說書 - 從0開始 - 125 到 AI說書 - 從0開始 - 155 | 文法判斷介面成果展示,我們完成書籍:Transformers for Natural
2024/08/30
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧一下目前手上有的素材: 訓練的必要模組安裝:AI說書 - 從0開始 - 135 載入資料集:AI說書 - 從0開始 - 136 資料集窺探:AI說書 - 從0
Thumbnail
2024/08/30
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧一下目前手上有的素材: 訓練的必要模組安裝:AI說書 - 從0開始 - 135 載入資料集:AI說書 - 從0開始 - 136 資料集窺探:AI說書 - 從0
Thumbnail
2024/08/29
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧一下目前手上有的素材: 訓練的必要模組安裝:AI說書 - 從0開始 - 135 載入資料集:AI說書 - 從0開始 - 136 資料集窺探:AI說書 - 從0
2024/08/29
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧一下目前手上有的素材: 訓練的必要模組安裝:AI說書 - 從0開始 - 135 載入資料集:AI說書 - 從0開始 - 136 資料集窺探:AI說書 - 從0
看更多
你可能也想看
Thumbnail
孩子寫功課時瞇眼?小心近視!這款喜光全光譜TIONE⁺光健康智慧檯燈,獲眼科院長推薦,網路好評不斷!全光譜LED、180cm大照明範圍、5段亮度及色溫調整、350度萬向旋轉,讓孩子學習更舒適、保護眼睛!
Thumbnail
孩子寫功課時瞇眼?小心近視!這款喜光全光譜TIONE⁺光健康智慧檯燈,獲眼科院長推薦,網路好評不斷!全光譜LED、180cm大照明範圍、5段亮度及色溫調整、350度萬向旋轉,讓孩子學習更舒適、保護眼睛!
Thumbnail
創作者營運專員/經理(Operations Specialist/Manager)將負責對平台成長及收入至關重要的 Partnership 夥伴創作者開發及營運。你將發揮對知識與內容變現、影響力變現的精準判斷力,找到你心中的潛力新星或有聲量的中大型創作者加入 vocus。
Thumbnail
創作者營運專員/經理(Operations Specialist/Manager)將負責對平台成長及收入至關重要的 Partnership 夥伴創作者開發及營運。你將發揮對知識與內容變現、影響力變現的精準判斷力,找到你心中的潛力新星或有聲量的中大型創作者加入 vocus。
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說,Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說,Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 在 AI說書 - 從0開始 - 127 中提及: Transformer 的關鍵參數為: 原始 Transformer 模型中,左圖的 N = 6 原始 Tran
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 在 AI說書 - 從0開始 - 127 中提及: Transformer 的關鍵參數為: 原始 Transformer 模型中,左圖的 N = 6 原始 Tran
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧 AI說書 - 從0開始 - 39 至 AI說書 - 從0開始 - 69 的第二章內容,我們拿 Encoder 出來看: 幾點注意如下: BERT 模型使用 M
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧 AI說書 - 從0開始 - 39 至 AI說書 - 從0開始 - 69 的第二章內容,我們拿 Encoder 出來看: 幾點注意如下: BERT 模型使用 M
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ,我們談論了衡量 AI 模型的方式,那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時,需要
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ,我們談論了衡量 AI 模型的方式,那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時,需要
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 Transformer 可以透過繼承預訓練模型 (Pretrained Model) 來微調 (Fine-Tune) 以執行下游任務。 Pretrained Mo
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 Transformer 可以透過繼承預訓練模型 (Pretrained Model) 來微調 (Fine-Tune) 以執行下游任務。 Pretrained Mo
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 延續xxxx,ChatGPT 產生的程式,我們將它匯入 Colab 執行看看 ( Colab 使用教學見 使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 0
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 延續xxxx,ChatGPT 產生的程式,我們將它匯入 Colab 執行看看 ( Colab 使用教學見 使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 0
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 先做個總回顧: Transformer 架構總覽:AI說書 - 從0開始 - 39 Attention 意圖說明:AI說書 - 從0開始 - 40 Transfo
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 先做個總回顧: Transformer 架構總覽:AI說書 - 從0開始 - 39 Attention 意圖說明:AI說書 - 從0開始 - 40 Transfo
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 想要操作ChatGPT,我們可以參考OpenAI的範例: https://platform.openai.com/examples/default-sql-trans
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 想要操作ChatGPT,我們可以參考OpenAI的範例: https://platform.openai.com/examples/default-sql-trans
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 延續AI說書 - 從0開始 - 25示範了ChatGPT程式的能力,現在我們繼續做下去。 AI說書 - 從0開始 - 25在步驟7:Plot the confusio
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 延續AI說書 - 從0開始 - 25示範了ChatGPT程式的能力,現在我們繼續做下去。 AI說書 - 從0開始 - 25在步驟7:Plot the confusio
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 我們已經在AI說書 - 從0開始 - 17中,介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token,現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 我們已經在AI說書 - 從0開始 - 17中,介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token,現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News