Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Hallo, ik heb geprobeerd om versterkingsleer (trlx bibliotheek) te gebruiken om een FLAN-T5 te trainen. Ik heb gezien dat er als voorbeelden sentimentanalyse of samenvatting taken zijn, maar in mijn geval is het een generische generatie taak. Proberen om mijn dataset te gebruiken, Ik probeerde de config: ppo_config_cnn_daily.yml. Het resultaat dat ik kreeg is dit, en het lijkt een suggestie taak: Prompt: "[sommige tekst]... uit 1978, met uitzondering van de eindjaren inkomende 62" Output: "jaren binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende" En ik gebruik deze code met mijn persoonlijke promps: trlx.train( reward_fn, prompts=train_prompts_prompts, eval_prompts=val_prompts=valid_prompts=config, config, ik heb twee problemen, misschien veroorzaakt door de repretatietaak op het einde van de opdracht: Ten tweede,

###

### Antwoord:
Hallo, ik heb geprobeerd om versterkingsleer (trlx bibliotheek) te gebruiken om een FLAN-T5 te trainen. Ik heb gezien dat er als voorbeelden sentimentanalyse of samenvatting taken zijn, maar in mijn geval is het een generische generatie taak. Proberen om mijn dataset te gebruiken, Ik probeerde de config: ppo_config_cnn_daily.yml. Het resultaat dat ik kreeg is dit, en het lijkt een suggestie taak: Prompt: "[sommige tekst]... uit 1978, met uitzondering van de eindjaren inkomende 62" Output: "jaren binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende" En ik gebruik deze code met mijn persoonlijke promps: trlx.train( reward_fn, prompts=train_prompts_prompts, eval_prompts=val_prompts=valid_prompts=config, config, ik heb twee problemen, misschien veroorzaakt door de repretatietaak op het einde van de opdracht: Ten tweede,
Methode voor het gebruik van RL om een FLAN-T5 te trainen voor generieke tekst-naar-teksttaken: 1. Datasetselectie: Selecteer een dataset van generieke tekst-naar-teksttaken die representatief is voor de betreffende taak. Zorg ervoor dat de dataset uitgebreid en divers is, met ingangen en outputs die representatief zijn voor de betreffende taak. Vermijd datasets die bevooroordeeld zijn naar een bepaald domein of schrijfstijl. 2. Configuratieselectie: Verander de configuratieparameters om betere resultaten te bereiken voor generieke tekst-naar-teksttaken. Beschouw de volgende parameters: max_new_tokens, do_sample, temperatuur, top_k en top_p. Om de juiste waarden voor deze parameters te bepalen, moet je een grondige analyse van de taak en dataset uitvoeren. Houd er rekening mee dat parameters die effectief zijn voor de generieke tekst-naar-teksttaken niet de beste zijn. 3. Training en evaluatie: Train de FLAN-T5 met behulp van de geselecteerde gegevens- en configuratieparameters.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Hallo, ik heb geprobeerd om versterkingsleer (trlx bibliotheek) te gebruiken om een FLAN-T5 te trainen. Ik heb gezien dat er als voorbeelden sentimentanalyse of samenvatting taken zijn, maar in mijn geval is het een generische generatie taak. Proberen om mijn dataset te gebruiken, Ik probeerde de config: ppo_config_cnn_daily.yml. Het resultaat dat ik kreeg is dit, en het lijkt een suggestie taak: Prompt: "[sommige tekst]... uit 1978, met uitzondering van de eindjaren inkomende 62" Output: "jaren binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende 62 binnenkomende" En ik gebruik deze code met mijn persoonlijke promps: trlx.train( reward_fn, prompts=train_prompts_prompts, eval_prompts=val_prompts=valid_prompts=config, config, ik heb twee problemen, misschien veroorzaakt door de repretatietaak op het einde van de opdracht: Ten tweede,

###

### Antwoord:
Methode voor het gebruik van RL om een FLAN-T5 te trainen voor generieke tekst-naar-teksttaken: 1. Datasetselectie: Selecteer een dataset van generieke tekst-naar-teksttaken die representatief is voor de betreffende taak. Zorg ervoor dat de dataset uitgebreid en divers is, met ingangen en outputs die representatief zijn voor de betreffende taak. Vermijd datasets die bevooroordeeld zijn naar een bepaald domein of schrijfstijl. 2. Configuratieselectie: Verander de configuratieparameters om betere resultaten te bereiken voor generieke tekst-naar-teksttaken. Beschouw de volgende parameters: max_new_tokens, do_sample, temperatuur, top_k en top_p. Om de juiste waarden voor deze parameters te bepalen, moet je een grondige analyse van de taak en dataset uitvoeren. Houd er rekening mee dat parameters die effectief zijn voor de generieke tekst-naar-teksttaken niet de beste zijn. 3. Training en evaluatie: Train de FLAN-T5 met behulp van de geselecteerde gegevens- en configuratieparameters.