AI說書 - 從0開始 - 145 | BERT 微調之參數的 Decay Rate 設定

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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,將參數區分成兩種類群,差別在於 Decay Rate 的配置不同,我們可以檢視參數「optimizer_grouped_parameters」來看看這兩個類群:

類群一:

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類群二:

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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: la
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。 現在我們要把 BERT 的 Pretrained 模型從 Hugging Face 上載入,程式為: model = BertForSequenceClassific
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 Optimize
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。 既然現在要執行 BERT 模型的微調,理當看看此模型的一些細節,程式為: from transformers import BertModel, BertConfig
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 - 139 中準備了一些素材,但是我們現在使用的是 PyTorch,因此需要進行一些轉換,程式如下: train_inputs = t
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。 現在我們要讓輸入資料的長度均保持一致,不夠長的會執行 Padding,在資料集中,最長者為 47,為了展示一般性,我們設定長度為 128,程式為: MAX_LEN =
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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
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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
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
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