AI說書 - 從0開始 - 143 | BERT 微調之 Optimizer 設定
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}]
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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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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
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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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下游任務是一個 Fine-Tuned 的 Transformer 任務，它從預先訓練的 Transformer 模型繼承模型和參數，故，下游任務是運行微調任務的預訓練模
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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
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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
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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
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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。
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