docs(implementation): 修正LaTeX文档中代码引用的格式
将`transformers`库的引用格式从反引号改为普通文本,以符合LaTeX文档的排版规范
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Datasets库构建高效数据管道。将原始Python列表转换为内存映射格式的HFDataset对象,该设计显著提升了大规模数据的加载效率。通过map操作实现批量化数据处理,配合多进程并行机制,在保证数据转换一致性的同时,实现了预处理速度与内存占用的优化平衡。这种工业化数据处理流程的确立,为后续高频次的模型训练迭代提供了可靠的基础设施支持。
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\subsubsection{训练流程实现与配置}
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为了高效且便捷地进行大规模语言模型的监督式微调,本项目选用了一系列成熟且广泛应用的开源框架,核心依赖于Hugging Face的`transformers`库,该库提供了丰富的预训练模型、分词器以及用于模型训练的基础设施。在此基础上,结合使用了`trl`(Transformer Reinforcement Learning)库,特别是其提供的监督式微调训练器(SFTTrainer)。该训练器是专门为简化监督式微调任务而设计的,它在`transformers`的训练接口之上进行了封装和优化,使得研究者能够更专注于数据准备和模型配置,而无需处理底层复杂的训练循环逻辑,极大地提高了开发效率。这种框架组合提供了强大的功能性和灵活性,能够支持复杂模型的加载、PEFT技术的应用以及多样化的训练策略。
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为了高效且便捷地进行大规模语言模型的监督式微调,本项目选用了一系列成熟且广泛应用的开源框架,核心依赖于Hugging Face的transformers库,该库提供了丰富的预训练模型、分词器以及用于模型训练的基础设施。在此基础上,结合使用了trl(Transformer Reinforcement Learning)库,特别是其提供的监督式微调训练器(SFTTrainer)。该训练器是专门为简化监督式微调任务而设计的,它在`transformers`的训练接口之上进行了封装和优化,使得研究者能够更专注于数据准备和模型配置,而无需处理底层复杂的训练循环逻辑,极大地提高了开发效率。这种框架组合提供了强大的功能性和灵活性,能够支持复杂模型的加载、PEFT技术的应用以及多样化的训练策略。
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模型训练的效果很大程度上取决于训练参数的合理设置。在本项目中,通过配置一系列关键参数来控制训练过程的行为,这些参数包括但不限于:学习率(learning\allowbreak\_rate),它决定了模型在每次参数更新时的步长;每个设备的训练批次大小(per\allowbreak\_device\allowbreak\_train\allowbreak\_batch\allowbreak\_size),影响显存占用和梯度更新的稳定性;梯度累积步数(gradient\allowbreak\_accumulation\allowbreak\_steps),通过累积多个小批次的梯度来模拟使用更大的批次进行训练;训练的总步数或总轮数(max\_steps / epoch),定义了整个训练过程的长度;学习率调度器类型(lr\allowbreak\_scheduler\allowbreak\_type),控制学习率随训练进程的变化策略;权重衰减(weight\allowbreak\_decay),作为一种正则化手段,有助于防止模型过拟合;以及随机种子(seed),用于确保训练结果的可复现性。对这些参数的细致调整是获得高性能模型的关键环节。
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