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从零构建属于自己的GPT系列1：数据预处理
从零构建属于自己的GPT系列2：模型训练1
从零构建属于自己的GPT系列3：模型训练2
从零构建属于自己的GPT系列4：模型训练3
6 序列填充函数
def collate_fn(batch):input_ids = rnn_utils.pad_sequence(batch, batch_first=True, padding_value=5)labels = rnn_utils.pad_sequence(batch, batch_first=True, padding_value=-100)return input_ids, labels
7 损失计算函数
def caculate_loss(logit, target, pad_idx, smoothing=True):if smoothing:logit = logit[..., :-1, :].contiguous().view(-1, logit.size(2))target = target[..., 1:].contiguous().view(-1)eps = 0.1n_class = logit.size(-1)one_hot = torch.zeros_like(logit).scatter(1, target.view(-1, 1), 1)one_hot = one_hot * (1 - eps) + (1 - one_hot) * eps / (n_class - 1)log_prb = F.log_softmax(logit, dim=1)non_pad_mask = target.ne(pad_idx)loss = -(one_hot * log_prb).sum(dim=1)loss = loss.masked_select(non_pad_mask).mean() # average laterelse:# loss = F.cross_entropy(predict_logit, target, ignore_index=pad_idx)logit = logit[..., :-1, :].contiguous().view(-1, logit.size(-1))labels = target[..., 1:].contiguous().view(-1)loss = F.cross_entropy(logit, labels, ignore_index=pad_idx)return loss
8 评价函数
def calculate_acc(logit, labels, ignore_index=-100):logit = logit[..., :-1, :].contiguous().view(-1, logit.size(-1))labels = labels[..., 1:].contiguous().view(-1)_, logit = logit.max(dim=-1) # 对于每条数据，返回最大的index# 进行非运算，返回一个tensor，若labels的第i个位置为pad_id，则置为0，否则为1non_pad_mask = labels.ne(ignore_index)n_correct = logit.eq(labels).masked_select(non_pad_mask).sum().item()n_word = non_pad_mask.sum().item()return n_correct, n_word
9 训练过程解读
从零构建属于自己的GPT系列1：数据预处理
从零构建属于自己的GPT系列2：模型训练1
从零构建属于自己的GPT系列3：模型训练2
从零构建属于自己的GPT系列4：模型训练3