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openai-api - openai GPT微调是否考虑损失函数中的提示?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 22:45:46 28 4
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OpenAI api 包含一个微调服务,将任务分为“提示”和“完成”

https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning

文档说准确度指标是根据完成情况计算的。但据说损失是“在训练批处理上”计算的。

我的理解是,GPT 模型的第一次训练总是以最大可用大小的批处理进行,使用特殊标记来分隔上下文,但总是要求预测所有条目的下一个标记。所以这里的损失函数是所有输出的明显交叉熵。但在微调中,有机会学习预测“模板提示”与否。这两个决定都是明智的;学习模板相当于训练解析,屏蔽模板可以避免过度拟合。

那么,OpenAI 目前的做法是什么?

最佳答案

Open AI API 有一个参数 prompt_loss_weight,其默认值为 0.01,而完成时权重始终为 1.0。所以是的,它将提示的预测视为损失函数的一部分。

这种用法似乎不同于使用其他工具(如 Huggingface 转换器库)进行微调的教程,它允许掩码丢弃部分输出但不考虑不同的损失权重。

关于openai-api - openai GPT微调是否考虑损失函数中的提示?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/75655947/

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