Pentru adaptarea LoRA și QLoRA, rata optimă de învățare este considerabil mai mare decât la antrenarea de la zero. Valorile recomandate sunt:
learning_rate = 2e-4(0.0002): Valoarea optimă standard pentru majoritatea modelelor de 7B și 8B.learning_rate = 1e-4: Recomandat pentru modele mai mari (14B sau 70B) pentru a evita divergența.learning_rate = 5e-5: Pentru rafinare fină a unui model deja aliniat (Instruct).
# Rata de învățare standard pentru Llama 3 8B QLoRA
learning_rate = 2e-4
print("Rata de învățare aleasă:", learning_rate)
O rată prea mare produce colapsul modelului (generare de repetiții fără sens), iar o rată prea mică împiedică asimilarea noilor tipare.
Întrebări & Exemple practice:
Alegerea Ratei Optime de Învățare (learning_rate)Ai o întrebare despre Alegerea Ratei Optime de Învățare (learning_rate) sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.