微调bge-large-zh-v1.5

### 微调 BAAI/bge-large-zh-v1.5 模型 #### 参数设置的重要性 合理配置模型参数对于发挥 BAAI/bge-large-zh-v1.5 的能力极为重要。通过深入了解并精细调节这些参数，使用者能够大幅提升该模型的表现效果[^1]。 #### 准备工作 为了顺利开展微调作业，在启动之前需完成如下准备工作： - **环境搭建** - 确认操作系统为 Linux、Windows 或 macOS 中的一种。 - 配置 GPU 支持（虽然不是强制性的，但强烈建议配备），以便加速计算过程。 - **软件需求** - Python 版本应不低于 3.6。 - PyTorch 库版本至少要达到 1.5 及以上。 - Transformers 和 Datasets 这两个库也分别需要更新到 4.6 和 1.6 或更高版本[^3]。 #### 实施微调的具体操作指南 ##### 加载预训练模型与数据集 首先加载已有的大型中文语料库作为基础，并准备好用于特定任务的数据集合。 ```python from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('BAAI/bge-large-zh-v1.5') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('BAAI/bge-large-zh-v1.5', num_labels=2) # 假设我们有一个自定义的数据集 `custom_dataset` 已经被正确处理成适合输入的形式 ``` ##### 数据预处理 确保所有文本都经过适当的编码转换，使其适应于神经网络的要求。 ```python def preprocess_function(examples): return tokenizer(examples['text'], truncation=True, padding='max_length') tokenized_datasets = custom_dataset.map(preprocess_function, batched=True) train_dataloader = DataLoader(tokenized_datasets["train"], shuffle=True, batch_size=8) eval_dataloader = DataLoader(tokenized_datasets["test"], batch_size=8) ``` ##### 设置优化器和学习率调度程序 选择合适的优化算法以及动态调整的学习速率策略来促进收敛速度和最终精度。 ```python optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) num_epochs = 3 num_training_steps = num_epochs * len(train_dataloader) lr_scheduler = get_scheduler( "linear", optimizer=optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=num_training_steps ) progress_bar = tqdm(range(num_training_steps)) ``` ##### 开始训练循环 执行实际的迭代训练流程，期间监控损失变化情况和其他指标表现。 ```python device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu") model.to(device) for epoch in range(num_epochs): model.train() for batch in train_dataloader: batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()} outputs = model(**batch) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() lr_scheduler.step() optimizer.zero_grad() progress_bar.update(1) # 在这里还可以加入验证阶段... ``` ##### 测试与评估 最后利用测试集检验改进后的模型性能是否有所提高，并记录下各项评测分数以供后续分析比较之用。 ---