Résumé : Découvrez comment personnaliser Huggingface Data Collator pour ajouter un jeton EOS sans le compléter à -100, pour répondre aux grands modèles de langage comme Mistral 7B. --- Comment modifier Huggingface Data Collator pour ajouter un jeton EOS sans le remplir à -100 Les grands modèles de langage (LLM) comme Mistral 7B nécessitent souvent une gestion précise des jetons pour garantir des performances optimales. L'une de ces exigences se pose avec la nécessité d'ajouter un jeton EOS (End Of Sequence) aux séquences sans appliquer un remplissage dont la valeur par défaut est -100. Ce guide vous guidera dans la modification du Huggingface Data Collator pour y parvenir. Comprendre le collecteur de données par défaut Les collecteurs de données Huggingface sont essentiels pour gérer des tâches telles que le remplissage, la troncature et l'ajout de jetons pour des modèles tels que GPT, BERT et autres. Le comportement par défaut de nombreux Data Collators consiste à compléter les jetons à une valeur par défaut, souvent -100, ce qui peut interférer avec certains comportements de formation du modèle, en particulier avec l'introduction ou la gestion de jetons spéciaux comme EOS. Personnalisation du Data Collator Étape 1 : Définir une classe de Data Collator personnalisée Nous commençons par définir une classe personnalisée qui hérite du DataCollator par défaut : [[Voir la vidéo pour révéler ce texte ou cet extrait de code]] Étape 2 : Initialiser le Data Collator personnalisé Assurez-vous de initialisez le CustomDataCollator avec le tokenizer approprié pour votre modèle, tel que la tokenisation Mistral 7B. [[Voir la vidéo pour révéler ce texte ou cet extrait de code]] Étape 3 : Utiliser l'assembleur de données personnalisé dans la formation Intégrez l'assembleur de données dans votre boucle d'entraînement ou votre chargeur de données si nécessaire : [[Voir la vidéo pour révéler ce texte ou cet extrait de code]] Conclusion Modifier le Huggingface Data Collator pour ajouter un jeton EOS sans le remplir à -100 peut améliorer considérablement la gestion des séquences dans les grands modèles de langage comme Mistral 7B. En personnalisant l'assembleur comme démontré, vous vous assurez que vos séquences sont gérées avec précision, en évitant les valeurs de remplissage involontaires. Cet ajustement petit mais critique peut conduire à des résultats de formation plus efficaces et efficients pour vos modèles. Explorez ces étapes et intégrez-les selon les exigences de votre projet pour garantir que vos LLM fonctionnent au mieux.
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