自然语言处理实战项目16- 基于CPU的大语言模型的实战训练全流程指导，模型调优与评估

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目16- 基于CPU的生成式大语言模型的实战训练全流程详细讲解，模型调优与评估。该流程涵盖了数据准备、数据预处理、词表构建、模型选择与配置、模型训练、模型调优和模型评估等步骤。通过不断迭代和优化，可以提高模型的性能和生成文本的质量。

目录
1.生成式大语言模型构建
2.数据加载模型设计
3.模型训练函数
4.训练类和参数设置
5.开始训练
在这里插入图片描述

1.生成式大语言模型构建

本文模型主心骨架构是T5模型，T5又使用了Transformer结构，并通过预训练和微调来进行任务迁移。

T5模型包含了编码器Encoder和解码器Decoder。Transformer利用了自注意力机制（Self-Attention）来实现对输入序列的建模。对于一个输入序列 ( X = x 1 , x 2

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