finetuning loss
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず、issue で言及されている finetune コードを確認し、<|Human|> セクションに対する loss が、条件付き言語モデリングの loss と比べてどのように計算されるかを特定してください。2 つの学習目的を比較し、実際上のトレードオフを文書化してください。両者の違いと利点が明確に説明されれば、issue は完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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？
- 主要言語
- Python
- スター
- 12.3k
- フォーク
- 1.1k
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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