版本資訊
使用新的噪聲較小(理論上)的數據訓練
Lora使用了更大的r(32)
取消了Dora
因為Dora的提升有限，還會大幅降低訓練和推理的效率
簡介
本模型是基於google/gemma-2-2b-it微調後的產物
模型使用來自PTT網站中的Gossiping分類的資料訓練
過程中使用了一些方法從海量的數據中，過濾出噪聲較小(理論上)的部份作為訓練數據
訓練資料: Riyuechang/PTT-Corpus-100K_Gossiping-1400-39400_v2
設備
- Ubuntu 22.04.4 LTS
- NVIDIA GeForce RTX 3060 12G
Lora參數
r=32,
lora_alpha=32,
lora_dropout=0.1,
task_type="CAUSAL_LM",
target_modules="all-linear",
bias="none",
use_rslora=True
訓練參數
per_device_train_batch_size=28,
gradient_accumulation_steps=1,
num_train_epochs=3,
warmup_ratio=0.1,
learning_rate=5e-5,
bf16=True,
save_strategy="steps",
save_steps=1000,
save_total_limit=5,
logging_steps=10,
output_dir=log_output,
optim="paged_adamw_8bit",
gradient_checkpointing=True
結果
- loss: 1.8808
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