In-batch negatives 策略
Web对比可以发现,首先利用 ERNIE 1.0 做 Domain-adaptive Pretraining,然后把训练好的模型加载到 SimCSE 上进行无监督训练,最后利用 In-batch Negatives 在有监督数据上进行训练能获得最佳的性能。 3.5 向量召回 终于到了召回,回顾一下,在这之前我们已经训练好了语义模型、搭建完了召回库,接下来只需要去库中检索即可。 代码位于 … WebSep 14, 2024 · Cross-batch Negatives 具体来说,并行训练时首先计算每个 GPU 内的段落embedding,然后共享这些embedding到所有 GPU 中。 即通过从其他 GPU 收集段落来作为每个问题的附加负样本以增加负样本的规模。 单 GPU 和多 GPU 都可以应用Cross-batch Negatives。 只有一个 GPU 可用时,可以通过累加的方式实现,同时权衡训练时间。 …
In-batch negatives 策略
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Web首先是利用 ERNIE模型进行 Domain-adaptive Pretraining,在得到的预训练模型基础上,进行无监督的 SimCSE 训练,最后利用 In-batch Negatives 方法进行微调,得到最终的语义索 … WebJul 14, 2024 · 策略1:在用户未点击的部分,选择流行度高的作为负样本(更有代表性) 策略2:在用户未点击的部分,删除用户近期已发生观看行为的电影 策略3:在用户未点击的部分,统计相应的曝光数据,取Top作为负样本(多次曝光仍无转化) Q2:正负比例有个大致的主流数值吗? 1? 5? 10? A2:建议交叉验证后选择合适的数值 Q3:测试集是否需要 …
WebEffectively, in-batch negative training is an easy and memory-efficient way to reuse the negative examples already in the batch rather than creating new ones. It produces more … WebJan 13, 2024 · 3.在有监督的文献数据集上结合In-Batch Negatives策略微调步骤2模型,得到最终的模型,用于抽取文本向量表示,即我们所需的语义模型,用于建库和召回。 由于召回模块需要从千万量级数据中快速召回候选集合,通用的做法是借助向量搜索引擎实现高效 ANN,从而实现候选集召回。 这里采用Milvus开源工具,关于Milvus的搭建教程可以参考 …
Web而Batch Normalization其实主要就是在解决这个问题。. 除此之外,一般的神经网络的梯度大小往往会与参数的大小相关(仿射变换),且随着训练的过程,会产生较大的波动,这就 … WebMay 30, 2024 · 首先是利用 ERNIE 1.0 模型进行 Domain-adaptive Pretraining,在得到的预训练模型基础上,进行无监督的 SimCSE 训练,最后利用 In-batch Negatives 方法进行微调,得到最终的语义索引模型,把建库的文本放入模型中抽取特征向量,然后把抽取后的向量放到语义索引引擎 milvus 中,利用 milvus 就可以很方便得实现召回了。 排序 :使用 ERNIE …
WebApr 19, 2024 · 模型优化策略和效果 本方案的NLP核心能力基于百度文心大模型。 首先利用文心 ERNIE 1.0 模型进行 Domain-adaptive Pretraining,在得到的预训练模型基础上,进行无监督的 SimCSE 训练,最后利用 In-batch Negatives 方法进行微调,得到最终的语义索引模型,把语料库中的文本放入模型中抽取特征向量,进行建库之后,就可以很方便得实现召回 …
WebDec 29, 2024 · 对上一步的模型进行有监督数据微调,训练数据示例如下,每行由一对语义相似的文本对组成,tab 分割,负样本来源于引入In-batch Negatives采样策略。 整体代码 … chiswich fire fighter alan moreWebJan 13, 2024 · 3.在有监督的文献数据集上结合In-Batch Negatives策略微调步骤2模型,得到最终的模型,用于抽取文本向量表示,即我们所需的语义模型,用于建库和召回。 由于召回模块需要从千万量级数据中快速召回候选集合,通用的做法是借助向量搜索引擎实现高效 ANN,从而实现候选集召回。 这里采用Milvus开源工具,关于Milvus的搭建教程可以参考 … graphtec acadp-20WebApr 11, 2024 · 解决这个问题的办法就相对比较简单,就是采用多尺度策略训练,比如NovelAI提出采用Aspect Ratio Bucketing策略来在二次元数据集上精调模型,这样得到的模型就很大程度上避免SD的这个问题,目前大部分开源的基于SD的精调模型往往都采用类似的多尺度策略来精调 ... graphtec b-530WebApr 13, 2024 · 将batch_size的大小从128更改为64; 训练了75轮之后的效果如下: 总结. DDPG算法是一种受deep Q-Network (DQN)算法启发的无模型off-policy Actor-Critic算法。它结合了策略梯度方法和Q-learning的优点来学习连续动作空间的确定性策略。 chiswick 500Web负样本(negative ... 这样做目的是提高A的recall,提高B的precision,保证每个batch中,各类别间生成的正样本数量趋于1:1 ... ,比如,发现模型输出大框背景的频次偏高,那么这个时候我们就要改变随机采样负样本的策略,就要针对性的增加小分辨率feature map上的负 ... graphtec b530WebAIGC和ChatGPT4技术的爆燃和狂飙,让文字生成、音频生成、图像生成、视频生成、策略生成、GAMEAI、虚拟人等生成领域得到了极大的提升。 ... Negative prompt ... Batch size :每一批次要生成的图像数量。您可以在测试提示时多生成一些,因为每个生成的图像都会有所不 … graphtec b-551WebIn-batch negatives 策略核心是在 1 个 Batch 内同时基于 N 个负例进行梯度更新,将Batch 内除自身之外其它所有 Source Text 的相似文本 Target Text 作为负例,例如: 上例中 我手机 … graphtec b568