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@@ -5,12 +5,14 @@ license: apache-2.0
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这个模型是基于 [uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall](https://huggingface.co/uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall) 模型在 [qgyd2021/few_shot_intent_sft](https://huggingface.co/datasets/qgyd2021/few_shot_intent_sft) 数据集上微调的结果.
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（1）因为 [qgyd2021/few_shot_intent_sft](https://huggingface.co/datasets/qgyd2021/few_shot_intent_sft) 数据集的 `*_prompt` 子集是动态生成的，因此首先，生成 3 个 epoch 的数据作为训练集和验证集。
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（2）3 个 epoch 的数据在训练时算 1 个 epoch。训练到大约 0.32 个 epoch 时（即 11000 steps）处 Early Stop。 （训练时的 0.32 个 epoch，相当于原始数据 3 个 epoch 的 1 个 epoch）。
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（3）此处保存的是 checkpoint-6000 （6000 steps）的权重。
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最终的模型大约是在训练了 0.6 个 epoch 时保存的结果。
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这个模型是基于 [uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall](https://huggingface.co/uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall) 模型在 [qgyd2021/few_shot_intent_sft](https://huggingface.co/datasets/qgyd2021/few_shot_intent_sft) 数据集上微调的结果.
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（1）因为 [qgyd2021/few_shot_intent_sft](https://huggingface.co/datasets/qgyd2021/few_shot_intent_sft) 数据集的 `*_prompt` 子集是动态生成的，因此首先，生成 3 个 epoch 的数据作为训练集和验证集。
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（2）3 个 epoch 的数据在训练时算 1 个 epoch。训练到大约 0.32 个 epoch 时（即 11000 steps）处 Early Stop。 （训练时的 0.32 个 epoch，相当于原始数据 3 个 epoch 的 1 个 epoch）。
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最终的模型大约是在训练了 0.6 个 epoch 时保存的结果。
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