选择组件 前面已经讲述了如何获取用户输入的文本。但是在很多情况下，可能更加愿意给用户几种选择而不是让用户在文本组件中输入数据。给一组按钮或者一列选项让用户做出选择。（这样也免去了检查错误的麻烦。）...在本节中，将介绍如何编写程序实现复选框、单选按钮、选项列表以及滑块。 复选框 如果想要接收的输入只是“是”或“非”，就可以使用复选框组件。复选框自动地带有标识标签。...如果需要在运行时删除某些项，可以使用removeItem或者removeItemAt方法，使用哪个方法将取决于参数提供的是要删除的选项还是位置。...一旦某个参数是浮点值，就会调用第二个构造器。这个构造器将值设置为Double对象。 微调控制器没有限定只能是数值类型，可以构造一个在任何值的集合中迭代的微调控制器。...例9-10显示了如何产生多种微调控制器类型。可以通过点击Ok按钮来查看微调控制器的值。
]的torch.FloatTensor，它是在与输入（CLF）的第一个字符相关联的隐藏状态之上预训练的分类器的输出，用于训练Next-Sentence任务（参见BERT的论文）。...序列级分类器是一个线性层，它将输入序列中第一个字符的最后隐藏状态作为输入(参见BERT论文中的图3a和3b)。...run_classifier.py脚本提供了关于如何使用此类模型的示例，该脚本可用于使用BERT微调单个序列（或序列对）分类器，例如用于MRPC任务。 3....第二个示例是基于SQuAD问题回答任务微调BERT-Base。...BERT-large 上面列出的选项允许在GPU上很容易地对BERT-large进行微调，而不是像原始实现那样使用TPU。
你可以下载步骤1中预训练的模型(在未经注释的数据上训练)，然后只需在步骤2中对其进行微调。...模型输入 第一个输入token是一个特殊的[CLS]token，这里的CLS代表分类。 就像transformer的普通编码器一样，BERT以一串单词作为输入。...每一层应用self-attention，并通过前馈网络传递其结果，然后将结果传递给下一个编码器。...下图描绘了模型的结构和执行不同任务的输入转换。 这是不很是聪明BERT：从解码器到编码器 OpenAI transformer为我们提供了一个基于Transformer的可微调预训练模型。...然后，你可以将这些嵌入提供给现有的模型——论文中证明了，在诸如名称-实体识别之类的任务上，这个过程产生的结果与对BERT进行微调的结果相差不远。 哪个向量最适合作为语境化化嵌入？我认为这取决于任务。
图示的两个步骤显示了 BERT 是如何运作的。你可以下载步骤 1 中预训练的模型(在未经注释的数据上训练)，然后只需在步骤 2 中对其进行微调。...模型输入 ? 第一个输入 token 是一个特殊的 [CLS]token，这里的 CLS 代表分类。 就像 transformer 的普通编码器一样，BERT 以一串单词作为输入。...每一层应用 self-attention，并通过前馈网络传递其结果，然后将结果传递给下一个编码器。 ?...对于上面看到的句子分类示例，我们只关注第一个位置的输出(我们将那个特殊的 [CLS] 标记传递给它)。 ? 这个向量可以作为我们选择的分类器的输入。...我认为这取决于任务。论文考察了 6 个选项(与得分 96.4 的 fine-tuned 模型相比)： ?
这就将可行的代码套数降到了 1000 个左右（具体数量取决于题目的难度）。 在第三个阶段，他们使用了第二个 Transformer 模型。...这一过程涉及两个数据集：第一个是由各种编程语言组成的公共 GitHub 库，用于预训练，数据量高达 715GB；第二个是从各个编程挑战网站（包括 codeforces）搜集的赛题，用于微调，包括问题描述...它从预测代码的第一个 token 开始。损失函数就是预测的 softmax 输出和真实 token 之间的交叉熵。然后，第一个真实的 token 成为解码器的输入，第二个 token 随之被预测出来。...这被称为掩蔽语言建模损失：你将输入到编码器中的一些 token 留空，作为一种辅助任务，编码器会试图预测哪个 token 被掩蔽了。 预训练结束之后就到了微调环节。...而且，这里也有第二个 Transformer 用来生成测试输入。这也是由相同的 GitHub 预训练任务初始化的，但它被微调以生成测试输入而不是代码。
总结来说，ChatGLMModel类定义了ChatGLM模型的结构和行为，支持多种输入格式和配置选项，旨在适应不同的自然语言处理任务需求，特别是针对中文场景的对话和生成任务。...tokenize(text): 返回文本的分词片段列表。 SPTokenizer 功能：扩展了基础的文本分词器，增加了对图像令牌的支持、空白字符和制表符的特殊处理，以及一些预处理步骤。...创建一系列的QWenBlock作为变换器层(h)。 添加最终的层归一化(ln_f)。...它相比传统的Prompt Tuning有何改进之处，如何实现参数高效利用？ LoRA（Low-Rank Adaptation）是如何工作的？简述其在减少计算资源消耗的同时保持模型微调效果的原理。...假设在应用LoRA微调ChatGLM过程中，发现模型生成的文本虽然相关性高但创意性不足，如何调整微调策略以提升创造性？
我们使用学习的位置嵌入，支持的序列长度最多为512个词块。 每个序列的第一个词块始终是特殊分类嵌入([CLS])。对应该词块的最终隐藏状态(即，变换器输出)被用作分类任务的聚合序列表征。...其次，我们添加一个学习句子A嵌入到第一个句子的每个词块中，一个句子B嵌入到第二个句子的每个词块中。 对于单句输入，我们只使用句子A嵌入。...为了生成每个训练输入序列，我们从语料库中采样两个文本跨度，我们将其称为“句子”，即使它们通常比单个句子长得多(但也可以更短)。第一个句子接收A嵌入，第二个句子接收B嵌入。...3.5 微调过程 对于序列级分类任务，BERT微调很简单。为了获得输入序列的固定维度池化表征，我们对该输入第一个词块采取最终隐藏状态(例如，该变换器输出)，通过对应于特殊[CLS]词嵌入来构造。...为了使其与WordPiece词块化相兼容，我们将每个CoNLL词块化输入单词提供给我们的WordPiece词块化器，并使用与第一个子标记相对应的隐藏状态作为分类器的输入。
在结果上看来， BERT 模型只通过添加一个额外的输出层来进行微调，就能够创建出 state-of-the-art 模型用于各种不同的任务。...有两种方法用于分隔句子：第一种是使用特殊符号 SEP；第二种是添加学习句子 A 嵌入到第一个句子的每个 token 中，句子 B 嵌入到第二个句子的每个 token 中。...第一个任务是 Masked LM，第二个是 Next Sentence Prediction。...第一个缺点是创建了预训练和微调之间的不匹配内容，因为在微调期间从未看到 [MASK] token。为了缓解这个问题，作者并不总是用实际的 [MASK] token 替换被掩盖的单词。...(这样做的目的是将表征偏向于实际观察到的单词) 这个转换编码器并不知道哪个单词将被预测，或者哪个单词被随机单词取代。所以，它被迫保持每个输入 token 的分布式的上下文表征。
第一个上下文将有很少的细节，第二个将有更多的细节。...在第二个例子中，句子更加详细，因为模型有更多的上下文：它建议了一个富含蛋白质的健康素食菜肴。 上下文指导 GPT 的“思考”，为其回应增加价值。...使用 OpenAI API 进行微调 本节将指导您如何使用 OpenAI API 调整 LLM 的过程。我们将解释如何准备您的数据，上传数据集，并使用 API 创建一个经过微调的模型。...列出微调作业 可以通过以下函数在 OpenAI 服务器上获取所有微调作业的列表： openai.FineTune.list() 结果是一个包含所有精细调整模型信息的字典。...完整的加载器列表可在官方文档中找到。每个加载器都非常容易设置。本示例重用了探险者指南：塞尔达传说：荒野之息的 PDF。
相似性（Similarity）：被比较的两个句子没有固有的排序。因此，输入序列包含两种可能的句子顺序（中间有一个分隔符），并独立处理每个序列以生成两个序列表示。...这两个序列表示通过按元素相加后输入到线性输出层中。...特别地，GPT2是基于一个带格式的“英语句子=法语句子”上下文对，然后在英语句子=从贪婪解码的模型中采样，并使用第一个生成的句子作为翻译。...标签器根据输入提示符的分布来提供所需行为的演示，然后使用监督学习在这些数据上对GPT3模型进行微调。 第二步：收集比较数据，并训练一个奖励模型。收集模型输出之间的比较数据集，标记出给定输入的偏好输出。...然后，我们将所有数据集进行混合，微调为一个预训练语言模型，根据随机选择的指令模板对各个数据集中的示例进行格式化。 所谓的提示工程本质上是一种逆向工程，即如何为指令微调和上下文学习准备训练数据。
因此，该技术值得我们进行深入分析其背后的机理，本次分享主要讲述目前业界常见的一些大模型微调技术原理（如：LoRA、Prefix Tuning、Adapter Tuning 等）以及在进行大模型微调技术研究时的最佳实践分享...；同时，将分享大模型微调实践过程中如何选择模型及 GPU 型号等。...结构（分别是多头注意力的投影之后和第二个 feed-forward 层之后），在训练时，固定住原来预训练模型的参数不变，只对新增的 Adapter 结构和 Layer Norm 层进行微调，从而保证了训练的高效性...在涉及到矩阵相乘的模块，在原始的 PLM 旁边增加一个新的通路，通过前后两个矩阵 A,B 相乘，第一个矩阵 A 负责降维，第二个矩阵 B 负责升维，中间层维度为 r，从而来模拟所谓的本征秩。...第一个矩阵的 A 的权重参数会通过高斯函数初始化，而第二个矩阵的 B 的权重参数则会初始化为零矩阵，这样能保证训练开始时新增的通路 BA=0 从而对模型结果没有影响。
是否去除空白 在开发简单的标记器时，是否将空白字符编码为单独的字符或仅将其删除取决于我们的应用程序和其要求。去除空格减少了内存和计算需求。...图 2.13 为了实现高效的数据加载器，我们将输入都收集到一个张量 x 中，其中每一行代表一个输入上下文。第二个张量 y 包含对应的预测目标（下一个单词），它们是通过将输入向后移动一个位置来创建的。...ID 向后移动了一个位置（例如，第一批输入中的第二个 ID 是 367，这是第二批输入中的第一个 ID）。...图 2.17 嵌入层将标记 ID 转换为相同的向量表示，无论其在输入序列中的位置如何。例如，标记 ID 5，无论是在标记 ID 输入向量的第一个位置还是第三个位置，都会导致相同的嵌入向量。...例如，第一个标记将具有特定的位置嵌入，第二个标记是另一个不同的嵌入，依此类推，如图 2.18 所示。 图 2.18 位置嵌入被添加到标记嵌入向量中，用于创建 LLM 的输入嵌入。
解码器（Decoder） 将中间表示解码成输出形式。 也会有额外的输入。为啥？ 输入一些额外的信息来帮助解码器生成正确的输出序列。...嵌入层输入词元序列（tokens），输出 vector。 原始输入词序列通过词元分析后，词被切分或保留作为token，这些token序列表示原始词序列。...HuggingFace 提供的评分公式： score = \frac{词元对出现的频率}{第一个词元出现的频率 × 第二个词元出现的频率} 预训练任务1：语言模型每次随机（15%）将一些词元换成（mask...预训练bert 预训练阶段包括了编码器和解码器的部分，用于学习通用表示，而下游任务通常涉及到对编码器和解码器的微调，以适应具体任务。...在某些情况下，下游任务可能只需要编码器或解码器的一部分，具体取决于任务的性质。
功能 通常通过其 API 暴露有限的功能集。 直接访问模型可以解锁许多强大的技术。 缓存 无法访问服务器端 可配置服务器端策略,提高吞吐量并降低成本。...这通过减少需要生成的令牌量（或至少加速它们，具体取决于特定的缓存技术和场景）来提高系统吞吐量。 对于专有 LLM，你无法控制如何对你请求执行或不执行缓存。...下图是一个依赖关系图，展示了实施这些技术的逻辑顺序。这假设用例需要生成结构化输出。 这些阶段可以理解如下： 目标数据模型是你想要创建的最终输出。...如果使用逐步构建输出的多提示策略，则训练数据还必须反映此过程的每个阶段。 模型微调/蒸馏自然取决于你的模型选择、训练数据整理和提示流。 精细调整模型的量化是可选的。...您的量化选项将取决于您选择的基本模型。 LLM 推理服务器仅支持特定模型架构和量化方法，因此请确保您之前的选择与您所需的后台配置兼容。 一旦您建立了端到端系统，您就可以建立一个反馈循环以持续改进。
输入嵌入由三个向量组成：标记向量、可训练位置向量和片段向量（第一个文本或第二个文本）。模型输入是 CLS 标记嵌入、第一个文本的嵌入和第二个文本的嵌入。...在 NSP 中，模型预测第二个文本是否跟在第一个文本之后。预测是在 CLS 令牌的输出向量上进行的。...它在MLM和TLM上进行训练(20%的标记被屏蔽)，然后对其进行微调。它支持100多种语言，包含500K个标记的词汇表。...该模型在一个由提示和答案组成的数据集上进行微调，这些提示和答案是人类根据一套标准认为好的。基于InstructGPT，OpenAI 创建了一个被我们现在熟知的模型ChatGPT。...（都有它们所有的微调版本）、Dolly-2、BLOOM（同样有指令微调选项）； 代码方面，SantaCoder的模型还不错，但是总体来说质量也明显落后于ChatGPT/GPT-4； Transformer-XL
从现在开始，你的确切行动将在很大程度上取决于你对Jenkins的目的。但是，以下是关于如何最好地设置和使用Jenkins的一般指导原则，以及一些例子来铺平道路。...关闭此设置后，只有管理员才能创建新帐户。稍后，您将为您将要创建的用户提供管理权限，我们还将详细介绍如何添加新用户。 在“ 授权”下，选择基于Matrix的安全性选项。...接下来，使用“ 用户/”组添加输入字段以指定要为其添加权限的新用户。请注意，这实际上并不是创建用户，而是为您即将创建的用户指定权限。...在左侧，您会看到一个带有链接的侧边栏; 单击“ 创建用户”。以与创建第一个用户相同的方式输入新用户的信息，然后单击“ 注册”。您将被重定向到用户列表，现在将包括新用户。...1.png 当然，实现全面的项目设置将涉及更多的步骤和一些微调，但很明显，没有太多的努力，您可以为您的项目设置一些非常有用，非常实用的监视器和控件。
BERT-base和BERT-large模型的参数数量分别为110M和340M，为了获得良好的性能，很难使用推荐的batch size在单个GPU上对其进行微调。...]的torch.FloatTensor，它是在与输入（CLF）的第一个字符相关联的隐藏状态之上预训练的分类器的输出，用于训练Next-Sentence任务（参见BERT的论文）。...序列级分类器是一个线性层，它将输入序列中第一个字符的最后隐藏状态作为输入(参见BERT论文中的图3a和3b)。...run_classifier.py脚本提供了关于如何使用此类模型的示例，该脚本可用于使用BERT微调单个序列（或序列对）分类器，例如用于MRPC任务。 3....run_squad.py脚本提供了有关如何使用此类模型的示例，该脚本可用于使用BERT微调token分类器，例如用于SQuAD任务。
在这个实现中，我们将使用预训练的“bert-base-uncase”标记器类. 让我们看看分词器是如何工作的。...分词器检查输入的句子并决定是否将每个单词作为一个完整的单词保留，将其拆分为子单词或将其分解为个别字符作为补充。通过分词器总是可以将一个单词表示为其组成字符的集合。...我们将使用预训练的“bert-base-uncased”模型和序列分类器进行微调。为了更好地理解，让我们看看模型是如何构建的。...，我们将包含此标记而不是单词 引入填充 - 等长传递序列 创建注意力掩码 - 1（真实标记）和 0（填充标记）的数组 微调模型 创建输入序列 使用InputExample函数，我们可以将df转换为适合...训练完成后，我们可以继续预测电影评论的情绪。 预测情绪 我创建了一个包含两个评论的列表，一个是正面的，第二个是负面的。 sentences = ['This was a good movie.
2.1 任务&模板 从零创建一个具有大量任务的可行的指令调整数据集需要集中大量资源。因此，我们选择将现有研究创建的数据集转化为指令格式。...由于FLAN是纯解码器语言模型的指令微调版本，它自然可以生成自由文本，因此对于期望输出为自由文本的任务不需要再做进一步修改。...因此，我们加入了一个选项后缀，即在分类任务的末尾加上OPTIONS标记，以及该任务的输出类别列表。这使得模型知道在响应分类任务时需要哪些选择。图1中的NLI和常识性的例子显示了选项的使用。...图5：在指令微调中增加额外的任务群，可以提高在留出任务群上的零样本性能。 图6：(A)在不同的模型规模下，指令微调时训练过任务的性能都得到了改善。(B)指令微调对未见任务性能的影响取决于模型规模。...表5：FLAN对通过指令微调获得的连续输入的反应比Base LM更好。 3 讨论 本文探讨了零样本场景下一个简单的问题：指令微调语言模型是否能提高其执行未见任务的能力？
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