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Nachrichtenvideo zur Kryptowährung
So ändern Sie Huggingface Data Collator, um ein EOS-Token hinzuzufügen, ohne es auf -100 aufzufüllen
Sep 24, 2024 at 01:35 pm blogize
Zusammenfassung: Erfahren Sie, wie Sie den Huggingface Data Collator anpassen, um ein EOS-Token hinzuzufügen, ohne es auf -100 aufzufüllen, was für große Sprachmodelle wie Mistral 7B geeignet ist. --- So ändern Sie Huggingface Data Collator, um ein EOS-Token hinzuzufügen, ohne es auf -100 aufzufüllen. Große Sprachmodelle (LLMs) wie Mistral 7B erfordern oft eine präzise Handhabung von Tokens, um eine optimale Leistung sicherzustellen. Eine dieser Anforderungen ergibt sich aus der Notwendigkeit, Sequenzen ein EOS-Token (End Of Sequence) hinzuzufügen, ohne eine Auffüllung anzuwenden, die standardmäßig auf -100 eingestellt ist. Dieser Leitfaden führt Sie durch die Modifizierung des Huggingface Data Collator, um dies zu erreichen. Verstehen des Standard-Datensammlers Huggingface-Datensammler sind für die Handhabung von Aufgaben wie Auffüllen, Kürzung und Token-Hinzufügen für Modelle wie GPT, BERT und andere unerlässlich. Das Standardverhalten vieler Datensammler besteht darin, Token auf einen Standardwert aufzufüllen, häufig -100, was bestimmte Verhaltensweisen beim Modelltraining beeinträchtigen kann, insbesondere bei der Einführung oder Handhabung spezieller Token wie EOS. Anpassen des Data Collator Schritt 1: Definieren einer benutzerdefinierten Data Collator-Klasse Wir beginnen mit der Definition einer benutzerdefinierten Klasse, die vom Standard-DataCollator erbt: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Schritt 2: Initialisieren des benutzerdefinierten Data Collator Stellen Sie sicher, dass Sie Initialisieren Sie den CustomDataCollator mit dem entsprechenden Tokenizer für Ihr Modell, z. B. der Mistral 7B-Tokenisierung. [[Siehe Video, um diesen Text oder dieses Code-Snippet zu enthüllen]] Schritt 3: Verwenden Sie den benutzerdefinierten Daten-Collator im Training. Integrieren Sie den Daten-Collator nach Bedarf in Ihre Trainingsschleife oder Ihren Datenlader: [[Siehe Video, um diesen Text oder dieses Code-Snippet zu enthüllen]] Fazit Das Ändern des Huggingface Data Collator zum Hinzufügen eines EOS-Tokens, ohne es auf -100 aufzufüllen, kann die Verarbeitung von Sequenzen in großen Sprachmodellen wie Mistral 7B erheblich verbessern. Indem Sie den Collator wie gezeigt anpassen, stellen Sie sicher, dass Ihre Sequenzen präzise verwaltet werden, und vermeiden unbeabsichtigte Füllwerte. Diese kleine, aber entscheidende Anpassung kann zu effektiveren und effizienteren Trainingsergebnissen für Ihre Modelle führen. Entdecken Sie diese Schritte und integrieren Sie sie gemäß Ihren Projektanforderungen, um sicherzustellen, dass Ihre LLMs die beste Leistung erbringen.
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