微调Mobius 12B base模型记录

类别 AIGC

微调Mobius 12B base模型，会涉及以下步骤。

安装必要的库。如果你还没安装，首先需要安装Hugging Face的Transformers库，pip install transformers`来进行安装。
加载预训练的模型和分词器。如我之前提到的，你可以用以下代码加载模型和分词器：

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    from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("xiaol/Mobius-12B-base")
    model = AutoModel.from_pretrained("xiaol/Mobius-12B-base")

准备你的数据集。你需要有一个目标任务的数据集来进行模型的微调。这个数据集需要和你的模型要解决的任务相关。例如，如果你想做文本分类，你就需要有标签的文本数据。
微调一个预训练模型，如Mobius 12B base模型，首先你需要有一个特定任务的数据集。根据任务不同，你可能需要准备不同类型的数据集。以下是一些常见任务的数据集例子：

文本分类：例如情感分析、主题分类等任务，你需要准备带有类别标签的文本数据。例如，你可能需要一个句子库和与之对应的标签列表。
序列标注：例如命名实体识别、词性标注等任务，你需要准备带有单词级别标签的句子。
问答：对于问答任务，你需要一组问题和对应的答案。

另外，为了更好的完成微调，你需要注意以下关键事项：

正负样本比例：如果你在进行分类任务时，保持正负样本比例的平衡是很重要的，否则可能引导模型偏向多数样本，导致预测效果偏差。

数据质量：模型的性能在很大程度上取决于数据的质量。数据应尽量准确无误，噪声少，且能够代表实际需求中需要处理的数据。

数据预处理：去除噪声（如无关的标点符号），统一文本格式（如小写化），去除停用词等预处理步骤可以提高你模型的性能。另外，由于模型对输入长度有限制，因此可能需要对长文本进行适当的截断或分割。

验证集和测试集：确保你有独立的验证集和测试集来适当评估模型性能。这些数据集不应参与训练过程。

数据标注：如果你的任务需要标注（例如，序列标注），请确保标签的一致性和准确性。

文本分词与数据预处理。使用加载的分词器对你的数据集进行分词操作。例如，你可以参考以下代码将文本转化为模型可以接受的输入形式：

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    inputs = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt") 

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在`return_tensors="pt"`中，"pt"是指PyTorch张量。这会返回一个包含了输入的id，mask等信息的字典。

微调模型。现在你可以在你的数据集上微调模型了。你需要为你的微调任务定义一个模型，这个模型需要有一个适合你目标任务的头部，例如，一个文本分类头或者一个序列标注头。

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    from transformers import Trainer, TrainingArguments

    training_args = TrainingArguments(
        output_dir="./results",          # 输出目录
        num_train_epochs=3,              # 总共训练的周期（epoch）数
        per_device_train_batch_size=16,  # 每个gpu的训练batch大小
        per_device_eval_batch_size=64,   # 每个gpu的评价batch大小
        warmup_steps=500,                # warmup步数
        weight_decay=0.01,               # 权重衰减
    )

    trainer = Trainer(
        model=model,                         # 微调的模型
        args=training_args,                  # 训练参数
        compute_metrics=compute_metrics,     # 用于计算和记录评估指标的函数
        train_dataset=train_dataset,         # 训练数据集
        eval_dataset=val_dataset,            # 验证数据集
    )

    trainer.train()

评估模型。训练完成之后，你需要在验证集或者测试集上评估你的模型，以了解微调之后模型的表现。

模型保存。当你对模型的表现满意时，你可以保存模型以供后续使用

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    model.save_pretrained("./path_to_save") # 保存模型
    tokenizer.save_pretrained("./path_to_save")  # 保存分词器

微调Mobius 12B base模型记录

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