配置项
时间: 2023-07-26 11:03:30 浏览: 80
对于ChitGPT的配置项,可以参考以下示例:
```
{
"model_name_or_path": "microsoft/DialoGPT-medium",
"tokenizer_name_or_path": "microsoft/DialoGPT-medium",
"cache_dir": "./cache",
"output_dir": "./output",
"overwrite_output_dir": true,
"per_device_train_batch_size": 2,
"per_device_eval_batch_size": 2,
"gradient_accumulation_steps": 8,
"learning_rate": 1e-5,
"num_train_epochs": 3,
"logging_dir": "./logs",
"logging_steps": 1000,
"save_steps": 1000,
"save_total_limit": 2,
"seed": 42
}
```
这些配置项包括:
- `model_name_or_path`: 指定预训练模型的名称或路径。
- `tokenizer_name_or_path`: 指定分词器的名称或路径。
- `cache_dir`: 指定缓存目录,用于缓存模型和分词器。
- `output_dir`: 指定输出目录,用于存储训练过程中的模型和评估结果。
- `overwrite_output_dir`: 如果设置为 `true`,则每次训练时会覆盖输出目录中的旧文件。
- `per_device_train_batch_size`: 指定每个GPU的训练批次大小。
- `per_device_eval_batch_size`: 指定每个GPU的评估批次大小。
- `gradient_accumulation_steps`: 指定累积梯度的步数,用于增加训练批次大小。
- `learning_rate`: 指定学习率。
- `num_train_epochs`: 指定训练的轮数。
- `logging_dir`: 指定日志目录,用于存储训练日志。
- `logging_steps`: 指定每隔多少步打印一次训练日志。
- `save_steps`: 指定每隔多少步保存一次模型。
- `save_total_limit`: 指定最多保存多少个模型。
- `seed`: 指定随机种子,用于重现实验结果。