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| 發表：正反修羅 | 2025-05-20 08:01:36 | 閱覽數：34 | (IP: ) | T 8417_R 0 | 引 用 |
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| 我在這裡所有的發言，全部扔給ChatGPTplus轉成fine tune LLM正反修羅的jsonl檔。因為資料充足才【敢】說要搞fine tune LLM正反修羅。綠翠園提供了很大的幫助 |
| 回應：正反修羅 | 2025-05-20 12:22:52 | (IP: ) | T 8417_R 1 | 引 用 |
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| #正反修羅LLM進入一棉大一寸的階段； #等Meta釋出完整的LLama3111B參數上億AI正反羅就能成年 ✅ 總資料筆數：349 ✂️ 開始 tokenize 資料... Map: 0%| | 0/349 [00:00＜?, ? examples/s]Map: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████| 349/349 [00:00＜00:00, 3356.31 examples/s]Map: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████| 349/349 [00:00＜00:00, 2305.01 examples/s] ⚙️ 設定訓練參數... 🚂 開始訓練模型... No label_names provided for model class `PeftModelForCausalLM`. Since `PeftModel` hides base models input arguments, if label_names is not given, label_names can't be set automatically within `Trainer`. Note that empty label_names list will be used instead. 🧠 可訓練參數數量：20971520 🚀 GPU 記憶體監控已啟用 |
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