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訓練引数の設定

顧客サポートのやり取りをトークン化した後、事前学習済みモデルをファインチューニングする前に、トレーニング引数を設定する必要があります。

TrainingArguments はあなたのために読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Python で学ぶ LLM の入門

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演習の手順

  • TrainingArguments() のインスタンスを設定してください。
  • 評価戦略を "epoch" に設定してください。
  • 学習エポック数を 3 に指定してください。
  • 学習用と評価用のバッチサイズをそれぞれ 3 に設定してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Set up an instance of TrainingArguments
training_args = ____(
  output_dir="./finetuned",
  # Set the evaluation strategy
  ____,
  # Specify the number of epochs
  ____=3,
  learning_rate=2e-5,
  # Set the batch sizes
  ____=3,
  ____=3,
  weight_decay=0.01
)
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