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step_1_1300w_bge_0.8

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魔搭社区2025-06-30 更新2025-07-05 收录
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<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You should probably proofread and complete it, then remove this comment. --> # train_translate_step1_1321w_bge This model is a fine-tuned version of [/mnt/workspace/cv_multimodal/jinmu/mangguo_tv/pretrained_weight/Sailor2-L-20B-Chat](https://huggingface.co//mnt/workspace/cv_multimodal/jinmu/mangguo_tv/pretrained_weight/Sailor2-L-20B-Chat) on the train_translate_step1_1321w_bge dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.6573 ## Model description More information needed ## Intended uses & limitations More information needed ## Training and evaluation data More information needed ## Training procedure ### Training hyperparameters The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 2e-05 - train_batch_size: 16 - eval_batch_size: 8 - seed: 42 - distributed_type: multi-GPU - num_devices: 8 - gradient_accumulation_steps: 8 - total_train_batch_size: 1024 - total_eval_batch_size: 64 - optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments - lr_scheduler_type: cosine - lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1 - num_epochs: 1.0 ### Training results | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | |:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:| | 0.6646 | 1.0 | 12776 | 0.6573 | ### Framework versions - PEFT 0.15.2 - Transformers 4.51.3 - Pytorch 2.4.0+cu124 - Datasets 3.6.0 - Tokenizers 0.21.1

<!-- 本模型卡片由训练脚本根据训练过程中可获取的信息自动生成。建议您校对并完善该卡片内容后,移除此注释。 --> # train_translate_step1_1321w_bge 本模型是基于train_translate_step1_1321w_bge数据集,对[/mnt/workspace/cv_multimodal/jinmu/mangguo_tv/pretrained_weight/Sailor2-L-20B-Chat](https://huggingface.co//mnt/workspace/cv_multimodal/jinmu/mangguo_tv/pretrained_weight/Sailor2-L-20B-Chat)进行微调得到的版本。 该模型在验证集上取得如下指标: - 损失值:0.6573 ## 模型描述 详细信息待补充 ## 预期用途与局限性 详细信息待补充 ## 训练与评估数据 详细信息待补充 ## 训练流程 ### 训练超参数 本次训练采用的超参数如下: - 学习率:2×10^-5 - 训练批次大小:16 - 评估批次大小:8 - 随机种子:42 - 分布式训练类型:多GPU - 训练设备数量:8 - 梯度累积步数:8 - 总训练批次大小:1024 - 总评估批次大小:64 - 优化器:采用adamw_torch优化器,betas参数设置为(0.9, 0.999),epsilon参数设置为1×10^-8,无额外优化器参数 - 学习率调度器类型:余弦调度器 - 学习率调度器预热比例:0.1 - 训练轮次:1.0 ### 训练结果 | 训练损失 | 训练轮次 | 步数 | 验证损失 | |:-------:|:-------:|:---:|:--------:| | 0.6646 | 1.0 | 12776 | 0.6573 | ## 框架版本 - 参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-Tuning,PEFT) 0.15.2 - Transformers库 4.51.3 - PyTorch 2.4.0+cu124 - Datasets库 3.6.0 - Tokenizers库 0.21.1
提供机构:
maas
创建时间:
2025-06-30
5,000+
优质数据集
54 个
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