It seems that the problem you are facing is that the example configuration file you used (ppo_config_cnn_daily.yml) is designed for a summarization task and may not be suitable for your generic text generation task. Therefore, you may need to adjust the configuration file and hyperparameters to better suit your task.

Here are some suggestions for adjusting the configuration file and hyperparameters for a generic text generation task:

1. Adjust the maximum sequence length: In your gen_kwargs and gen_experience_kwargs sections, you have set the max_new_tokens parameter to 100. This sets the maximum number of tokens that can be generated for each prompt. Depending on the complexity of your text generation task, you may need to increase or decrease this value.

2. Adjust the sampling parameters: In your gen_kwargs section, you have set temperature to 1.0, top_k to 50, and top_p to 0.95. These parameters control the randomness and diversity of the generated text. Again, depending on your task, you may need to adjust these values to achieve the desired level of randomness and diversity.

3. Use a different reward function: The reward function you use will depend on the specific goals of your text generation task. For example, if you are generating product descriptions, you may want to use a reward function that maximizes the relevance and accuracy of the descriptions. If you are generating creative writing, you may want to use a reward function that maximizes the creativity and originality of the text.

4. Consider using a different architecture: The architecture of the FLAN-T5 model may not be optimal for your specific text generation task. You may want to experiment with different architectures or pre-trained models to see which one works best for your task.

Overall, the key is to experiment with different configurations and hyperparameters until you find the combination that works best for your specific text generation task.
ดูเหมือนว่าปัญหาที่คุณกำลังเผชิญคือไฟล์การกำหนดค่าตัวอย่างที่คุณใช้ (ppo_config_cnn_daily.yml) ได้รับการออกแบบสำหรับงานสรุปและอาจไม่เหมาะสมกับงานการสร้างข้อความทั่วไปของคุณ ดังนั้น คุณอาจต้องปรับไฟล์การกำหนดค่าและไฮเปอร์พารามิเตอร์เพื่อให้เหมาะกับงานของคุณมากขึ้น ต่อไปนี้เป็นคำแนะนำบางส่วนสำหรับการปรับไฟล์การกำหนดค่าและไฮเปอร์พารามิเตอร์สำหรับงานการสร้างข้อความทั่วไป: 1. ปรับความยาวลำดับสูงสุด: ในส่วน gen_kwargs และ gen_experience_kwargs คุณได้ตั้งค่าพารามิเตอร์ max_new_tokens เป็น 100 ซึ่งจะเป็นการตั้งค่าจำนวนโทเค็นสูงสุดที่ สามารถสร้างได้สำหรับแต่ละพรอมต์ ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงานการสร้างข้อความของคุณ คุณอาจต้องเพิ่มหรือลดค่านี้ 2. ปรับพารามิเตอร์การสุ่มตัวอย่าง: ในส่วน gen_kwargs ของคุณ คุณได้ตั้งอุณหภูมิเป็น 1.0, top_k เป็น 50 และ top_p เป็น 0.95 พารามิเตอร์เหล่านี้ควบคุมความสุ่มและความหลากหลายของข้อความที่สร้างขึ้น คุณอาจต้องปรับค่าเหล่านี้เพื่อให้ได้ระดับความสุ่มและความหลากหลายที่ต้องการ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับงานของคุณ 3. ใช้ฟังก์ชันการให้รางวัลอื่น: ฟังก์ชันการให้รางวัลที่คุณใช้จะขึ้นอยู่กับเป้าหมายเฉพาะของงานสร้างข้อความของคุณ ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ คุณอาจต้องการใช้ฟังก์ชันการให้รางวัลที่เพิ่มความเกี่ยวข้องและความถูกต้องของคำอธิบายให้สูงสุด หากคุณกำลังสร้างงานเขียนเชิงสร้างสรรค์ คุณอาจต้องการใช้ฟังก์ชันการให้รางวัลที่เพิ่มความคิดสร้างสรรค์และความคิดริเริ่มของข้อความให้สูงสุด 4. พิจารณาใช้สถาปัตยกรรมอื่น: สถาปัตยกรรมของรุ่น FLAN-T5 อาจไม่เหมาะสมกับงานสร้างข้อความเฉพาะของคุณ คุณอาจต้องการทดลองกับสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันหรือโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อดูว่าแบบใดที่เหมาะกับงานของคุณมากที่สุด โดยรวมแล้ว สิ่งสำคัญคือการทดสอบด้วยการกำหนดค่าและไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่แตกต่างกัน จนกว่าคุณจะพบชุดค่าผสมที่เหมาะกับงานสร้างข้อความเฉพาะของคุณมากที่สุด
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence