human
こんにちは、
私は、鉄筋学習（TRLXライブラリ）を使用してFlan-T5を訓練しようとしました。例として、感情分析や要約タスクがあることを見てきましたが、私の場合はそれは一般的な生成タスクです。データセットを使用しようとすると、config：ppo_config_cnn_daily.ymlを試しました。

私が得た結果はこれであり、それは要約作業のようです：

プロンプト：「[いくつかのテキスト] ... 1978年から、終了年を除く62を除く」
出力：「年に着信62着信62着信62着信62着信62着信62着信62着信62着信」
そして、私は私の個人的なプロンプトでこのコードを使用しています：

trlx.train（
    reward_fn = reward_fn、
    プロンプト= train_prompts、
    eval_prompts = valid_prompts、
    config = config
））
私には2つの問題がありますが、たぶん要約タスクによって引き起こされたのかもしれません。

最初に最後の繰り返し
第二に、予想される出力は非常に異なります
コードを変更する必要がありますか、それとも一般的な例はありますか？

私の構成は次のとおりです。
gen_kwargs：
    max_new_tokens：100
  gen_experience_kwargs：
    max_new_tokens：100
    do_sample：true
    温度：1.0
    TOP_K：50
    TOP_P：0.95

これは要約に適しています。一般的なテキスト2のテキストタスクのこれらのパラメーターを変更する方法についての提案は、要約ではありませんか？
gpt
あなたが直面している問題は、あなたが使用した例の構成ファイル（ppo_config_cnn_daily.yml）は要約タスク用に設計されており、一般的なテキスト生成タスクに適していない可能性があるようです。したがって、タスクに合わせて構成ファイルとハイパーパラメーターを調整する必要がある場合があります。

一般的なテキスト生成タスクの構成ファイルとハイパーパラメーターを調整するためのいくつかの提案を次に示します。

1.最大シーケンスの長さを調整します。Gen_kwargsおよびgen_experience_kwargsセクションでは、max_new_tokensパラメーターを100に設定しました。これにより、プロンプトごとに生成できる最大数のトークンを設定します。テキスト生成タスクの複雑さに応じて、この値を増やすか減少させる必要がある場合があります。

2.サンプリングパラメーターを調整します。Gen_KWargsセクションでは、温度を1.0、TOP_Kから50、TOP_Pに0.95に設定しています。これらのパラメーターは、生成されたテキストのランダム性と多様性を制御します。繰り返しますが、タスクに応じて、これらの値を調整して、希望するレベルのランダム性と多様性を達成する必要がある場合があります。

3.異なる報酬関数を使用します。使用する報酬関数は、テキスト生成タスクの特定の目標によって異なります。たとえば、製品の説明を生成している場合、説明の関連性と精度を最大化する報酬関数を使用することをお勧めします。創造的な執筆を生成している場合は、テキストの創造性と独創性を最大化する報酬機能を使用することをお勧めします。

4.別のアーキテクチャの使用を検討します。Flan-T5モデルのアーキテクチャは、特定のテキスト生成タスクに最適ではない場合があります。さまざまなアーキテクチャや事前に訓練されたモデルを試して、どのモデルがタスクに最適かを確認することをお勧めします。

全体として、重要なのは、特定のテキスト生成タスクに最適な組み合わせが見つかるまで、さまざまな構成とハイパーパラメーターを試すことです。
human
こんにちは
gpt
こんにちは、今日はどうやってあなたを助けることができますか？