os.makedirs("2results", exist_ok=True) args = Seq2SeqTrainingArguments( output_dir="2results", # 模型保存路径 num_train_epochs=epochs, do_train=True, do_eval=True, per_device_train_batch_size=batch_size, per_device_eval_batch_size=batch_size, learning_rate=learning_rate, warmup_steps=500, weight_decay=0.001, predict_with_generate=True, logging_dir="logs", logging_steps=500, evaluation_strategy="steps", save_total_limit=3, generation_max_length=max_target_length, # 生成的最大长度 generation_num_beams=1, # beam search load_best_model_at_end=True, )这里面的各个参数是什么意思

这里是对 Seq2Seq 模型训练过程中的参数进行设置，具体解释如下：

- `output_dir`: 模型训练结果保存的路径。
- `num_train_epochs`: 训练的 epoch 数量，即遍历整个训练数据集的次数。
- `do_train`: 是否进行训练。
- `do_eval`: 是否进行验证。
- `per_device_train_batch_size`: 每个设备上的训练 batch_size。
- `per_device_eval_batch_size`: 每个设备上的验证 batch_size。
- `learning_rate`: 学习率，控制模型在训练过程中参数更新的速度。
- `warmup_steps`: 在训练开始的时候，先使用较小的学习率进行预热，然后再逐渐增加学习率。
- `weight_decay`: 权重衰减，控制模型的复杂度，防止过拟合。
- `predict_with_generate`: 是否使用生成模式进行预测。
- `logging_dir`: 日志保存的路径。
- `logging_steps`: 每隔多少步进行一次日志记录。
- `evaluation_strategy`: 在训练过程中进行验证的频率，可以是 "steps" 或 "epoch"。
- `save_total_limit`: 训练过程中最多保存的模型数量。
- `generation_max_length`: 生成的最大长度。
- `generation_num_beams`: beam search 的数量。
- `load_best_model_at_end`: 训练结束后是否加载最好的模型。