在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_leng

在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助ropescaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为basemodel,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。训练过程中的资源使用监控：在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择：通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。模型微调完成后的保存与使用：微调完成后,可以选择只保存adapterlayers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。在HuggingFace上公开或私有发布微调后的模型：用户可以选择在HuggingFace的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在HuggingFace账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在HuggingFace上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。使用微调后的模型进行推理(inference)：在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。来源：https://youtu.be/rANv5BVcR5k?si=7pJoD7X6JpRWo_Ex：

一些有的没的女生dirty talk类型

一些有的没的女生dirtytalk类型1、原生家庭破碎缺爱型，爱不爱我，说，老公，爱不爱小慕狗，爱不爱。老公，爱不爱我，喜不喜欢小慕狗。以后会不会一直要慕狗，不要离开我好不好。2、方言太重型，举例：哎呀妈老爽了，使劲往里怼，用力造……嗷……哎呀妈太得劲了，再深点~3、欲擒故纵，明知故问型，举例:“想不想超烧杯，想不想。想不想烧杯给爸爸()，想不想嘛”4、师夷长技以制夷型，举例:“呀嘛跌，omg，ohhhh~yeah~fuck~，--达咩达咩”5、牛头不对马嘴型，“喜羊羊，电饭锅，黑猫警长，塞班塞班，我是喜羊羊，快超我，大马勺，大马勺，爸爸草死烧杯，草死喜羊羊”6、响应计划生育型，老公，用力超我，我爽口了。用力，cum里面，我想给你生猴子。想给你生个大胖小子。7、扶贫菩萨型，实际上对象阳痿短小，重在鼓励开导，举例：“宝宝，好大。好喜欢。你把人家弄得舒服啊，顶得我好舒服，再硬/大一点好不好”8、闷声发大财，静候基金回涨型，指什么都不说纯享受，举例：“嗯嗯~啊啊啊啊~嗯~啊~嗯嗯嗯嗯~啊啊啊嗷~嗯嗯--”9、双十一货比三家型，“和我爽还是你ex爽，和我舒服还是她舒服。我熊大还是她的大，喜不喜欢揉，用力。”10、比格犬受害者型，“小公勾，听不听主人的话。喜不喜欢主人，主人不让你尿你不准尿知道吗。”11、甲方催稿/催项目/催进度型，“能不能快点，快点，再快点，我受不了了。快点啊--”12、富婆消费型，一边扇巴掌一边恶狠狠地问“说，爱不爱妈妈，爱不爱妈妈。--”13、生无可恋厌世型，“爸爸，干死我，干死我吧求你了，干死我吧!”via