finetuning loss
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia esaminando il codice di finetune menzionato nell’issue e identifica come viene calcolata la loss per la sezione <|Human|> rispetto alla loss di language modeling condizionato. Confronta i due obiettivi di training e documenta i compromessi pratici; l’issue sarà completa quando la distinzione e i vantaggi saranno spiegati chiaramente.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
在finetune代码中，<|Human|>部分也加入了loss的计算，想请教下这样相比conditioning language modeling loss有什么特别的好处吗？
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 12.3k
- Fork
- 1.1k
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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