16.4 问答研究实例

内容与核心概念

前一页正确和独立检查。
问题仍然是上下文。答案设置只能测量答案点上的错误 -- -- 学习标记对话框。
每个已知电子都产生以下的投影。 错误会向后移到程序上, 优化器会改变重量, 单个数据会检查结果。 对话框和偏好标记会改变目标 。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
提示给上下文, 回答询问受监督标签
SFT教授示范模式:介绍和补充内容在左边提供,预期答案在右边。在一项单一的响应性合同中,损失即时厨房被蒙上面罩,但是它们留在入口处,在预测答案时参与因果产出。这与删除F03号道不同。
L
S
F
T
=
−
1
∣
A
∣
∑
i
∈
A
log
⁡
p
θ
(
t
i
∣
t
<
i
)
,
A
=
{
i
:
token
i
принадлежит answer
}
.
L_{SFT}=-\frac{1}{|A|}\sum_{i\in A}\log p_\theta(t_i\mid t_{<i}),
\qquad A=\{i:\text{token }i\text{ принадлежит answer}\}.
L
SFT
​
=
−
∣
A
∣
1
​
i
∈
A
∑
​
lo
g
p
θ
​
(
t
i
​
∣
t
<
i
​
)
,
A
=
{
i
:
token
i
拥有
answer
}
.
聊天表、 角色、 分隔符和 EOS 是示范合同的一部分 。 如果导游使用一个标签, 维护使用另一个, ID 和 位置会改变为第一个模型层 。 只能用明确的边界和正确的归属/ 损失掩码包装多个对话框。 平均值需要除以数字解答标记, 否则, 长划线会改变比例 。
模型就是这么显示的
在视觉模型中,即时钟被漆成只有上下文、回答的钟声作为目标。
all tokens/answer only
它应该只改变损失面罩,而不是答案所看到的故事。 数据核对器显示转换后的标签,以便最后的提示位置可以预测第一个答案符号。
适用范围。
演示反映了设计者的政策并可能包含错误。 SFT学会了模拟有条件的范例分布,但并不在外部世界核实事实。 Propt损失覆盖是一种工程选择,而不是一项普遍的法律;预培训、连贯的预培训以及一些测试使用其他面具。
from math import log
labels_16d=[-100,-100,4,1]; target_probs_16d=[0.5,0.25]
active_16d=[label for label in labels_16d if label!=-100]
sft_loss_16d=-sum(log(p) for p in target_probs_16d)/len(active_16d)
assert active_16d==[4,1] and abs(sft_loss_16d-log(8)/2)<1e-12
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
火急是前方的先锋 监督损失从反应开始
这个问题怎么继续呢?
第16章Python实例
学术基础