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使用lora 训练后无效果的问题 #135

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cywjava opened this issue Apr 6, 2023 · 16 comments
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使用lora 训练后无效果的问题 #135

cywjava opened this issue Apr 6, 2023 · 16 comments

Comments

@cywjava
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cywjava commented Apr 6, 2023

我这里准备了1500条alpaca数据,问:你是谁 ,回答:我是XXXXXX
另外有一个新知识 也是1500条数据,
使用lora训练后,新知识 训练几百步后就有效果了,但是想要替换原来6B他里面的内容,已经训练 上万步了,还是替换不到,这是怎么个情况呢。

@xiaoweiweixiao
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你这新知识进行多轮对话的时候还能记住吗?

@suc16
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suc16 commented Apr 6, 2023

如果训练集里的prompt够长够独特,应该能替换的。如果是通用领域,感觉万步是远远不够的。

@cywjava
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cywjava commented Apr 6, 2023

如果训练集里的prompt够长够独特,应该能替换的。如果是通用领域,感觉万步是远远不够的。

这得多少步啊。。

@cywjava
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cywjava commented Apr 6, 2023

你这新知识进行多轮对话的时候还能记住吗?

多轮对话后,会胡说了。。因为他原来里面就一些相似的内容 。

@suc16
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suc16 commented Apr 6, 2023

你这新知识进行多轮对话的时候还能记住吗?

多轮对话后,会胡说了。。因为他原来里面就一些相似的内容 。

对啊,你不做lora的话,问他问题,他也会有一种回复。现在就是想让新学的内容彻底替换原始的训练集的内容,也就是新回答B生成概率远大于原回答C,P(B)>P(C),我理解是有两种思路。
第一种,让prompt够独特,每次提问时候都输入和训练集一致的prompt。也就是让模型学到条件概率,在prompt是A的情况下,生成回答B的概率P(B|A)最大。
第二种,生成非常多的prompt和回答B组合,加入训练集训练,让P(B)变大。

@franklyd
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franklyd commented Apr 7, 2023

我觉得让prompt独特一些比较可行。在使用的时候,可以封装一下用户的提问,这样用户可以无感。

@suc16
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suc16 commented Apr 7, 2023

我觉得让prompt独特一些比较可行。在使用的时候,可以封装一下用户的提问,这样用户可以无感。

是的,感觉langchain就是这种理念,要把LLM做成需要的应用还是要做一些封装的。

@cywjava
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cywjava commented Apr 10, 2023

我已经解决了

@SmileSmith
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我已经解决了

请问这边是怎么解决的? 增加训练数据吗?

@huangxd-
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我已经解决了

同问怎么解决的

@starplatinum3
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请问不独特的 prompt 要训练很多步,独特的训练少一点吗,要分成两次训练吗,独特的训练步数和不独特的一样,会有什么不好的地方吗

@Tungsong
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我已经解决了

请问是怎么解决的

@RickFallen
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我已经解决了

@shangzhensen
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如何解决的呢?

@HOUTASU
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HOUTASU commented Apr 25, 2023

@ChenBinfighting1
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同问这个是怎么解决的,非常感谢

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