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论文阅读笔记---LLM + 图结构信息编码未知实体和关系进行TKGs补全任务

发表于2025-06-15|更新于2025-06-15|论文阅读笔记
|总字数:19|阅读时长:1分钟|浏览量:|评论数:
文章作者: TCcjx
文章链接: https://tccjx.github.io/2025-06-15-post12_%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B+%E5%9B%BE%E7%BB%93%E6%9E%84%E4%BF%A1%E6%81%AF%E8%9E%8D%E5%90%88/
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论文阅读笔记TKGs补全推理LLM图结构信息private
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python脚本传入参数
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基于Transformers库的命名实体识别
step1 导入相关包123import evaluatefrom datasets import load_datasetfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForTokenClassification step2 加载数据集123from datasets import DatasetDictner_datasets = DatasetDict.load_from_disk("ner_data")ner_datasets 输出:DatasetDict({ train: Dataset({ features: [‘id’, ‘tokens’, ‘ner_tags’], num_rows: 20865 }) validation: Dataset({ features: [‘id’, ‘tokens’, ‘ner_...
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1.学习率设置对模型训练的影响 学习率设置过大,会导致训练loss振荡,模型训练不稳定 学习率设置过小,会导致模型训练缓慢 同时,需要注意的是,在模型初期和后期对于学习率的设置是不一样的 2.Warmup阶段在模型刚刚训练的时候,模型的参数都是随机初始化的,如果使用较大的学习率设置,很容易导致模型跑飞。Warmup的思想就是一开始从一个min_learning_rate进行线性增长,增长到目标值。12if step < warmup_steps: lr = max_lr * (step / warmup_steps) 3.余弦退火阶段Warmup 之后,学习率按余弦函数逐渐衰减: Warmup 之后,学习率按余弦函数逐渐衰减: \eta_t = \eta_{\min} + \frac{1}{2}(\eta_{\max} - \eta_{\min})\left(1 + \cos\left(\frac{t - t_w}{T - t_w} \pi\right)\right)其中: $\eta_{\max}$:最大学习率 $\eta_{\min}$:最小学习率 $t_w...
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