AI說書 - 從0開始 - 144 | BERT 微調之模型參數窺探
更新於 2024/08/22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。
我們在 AI說書 - 從0開始 - 143 中提到 Optimizer 以及 Decay Rate，那如果我想指定看模型中特定「層」的參數怎麼辦，程式語法如下：
layer_parameters = [p for n, p in model.named_parameters() if 'layer.3' in n]
結果如下：
當中包含以下幾個額外重點：
- cuda: 0 表示這些參數是掛載在第一個 GPU 上
- requires_grad = True 表示這些參數需要計算梯度，亦即需要 Training 或 Learning
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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。
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