finetuning loss
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 20/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
调研方向
首先，查看 issue 中提到的 finetune 代码，并确定 <|Human|> 部分的 loss 与条件语言建模 loss 分别是如何计算的。比较这两个训练目标，并记录实际的权衡；当两者的区别和优势得到清晰解释后，该 issue 即告完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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？
- 主要语言
- Python
- 星标
- 12.3k
- 派生
- 1.1k
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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