关于继续训练（continue finetuning）

[creamiracle]

你好，感谢分享。 是否可以理解为，在垂类应用上，构造好预料，替换sh中的data_path，然后运行sh文件就能在你们分享的模型权重下继续进行训练，以得到一个应用于上述垂类语料中的模型呢？ 谢谢

[Facico]

@creamiracle 感谢关注。目前我们只提供了一个可以continue finetuning的接口，由于人手比较少，最近也比较忙，暂时没有在垂直领域试过。由于我们使用的是lora，理论上在垂直语料finetune过后是会挖掘llama本身在这个语料上的能力，是可以得到一个垂直语料的模型，不过对于一些没掌握的知识可能掌握的不会很理想 1、可以考虑将lora的lora_r增大，并将lora能训练的参数都加上 2、使用全量微调。不过这个显存需求就比较大。

我们后续将给出在垂直语料上训练的详细方案。

[Facico]

你可以参考我们在医学问答的案例medical

[creamiracle]

你可以参考我们在医学问答的案例medical

感谢回复，根据这个新的doc，还有几个问题想请教一下： 1.beam和penalty是在哪里设置进去的呢？ 2.在无指令微调中，为什么设置了from_data_beginning=True # False 3.数据大小是20w左右，在我们之前70w的数据上训练第3个epoch，大概会训练3.5个epoch左右。这句话我不是很理解，训练第三个epoch用的70w的数据，也就是这个部分用70w数据做3个epoch的微调，然后保存checkpoint，然后继续用20w数据训练0.5个epoch么？ 谢谢。

[Facico]

1、这个是用于生成的参数，在generate那些推理脚本那种有 2、因为你要用新的数据，不能跳过他们 3、这里的逻辑是拼接，就是把20w的数据重复拼接3.5次

[creamiracle]

1、这个是用于生成的参数，在generate那些推理脚本那种有 2、因为你要用新的数据，不能跳过他们 3、这里的逻辑是拼接，就是把20w的数据重复拼接3.5次

好的谢谢，前面我都理解了，第三个的意思是先复制20w成为70w然后再继续训练么？那为什么不能在20w上只训练一个epoch呢？

[Facico]

1、不是先复制成20w（因为我们医疗问答的规模就是20w），是直接复制成70w 2、因为我们提供的优化器参数是一轮70w的，所以是直接在这个规模上提供的continue_finetune

[creamiracle]

您好，我理解了，那如果我按照您的方式继续训练，也需要变成70w的数据，是这个意思吧？ 2中这个参数是在哪里定义的呢？Finetuning中的trainerArguments么？ thx

[Facico]

是的，如果不到70w会自动重复拼接到70w（并没有显式的拼接，而是重复了70w训练的step） 优化器参数和训练策略参数就是那几个optimizer.pt、scheduler.pt、scaler.pt等

[creamiracle]

是的，如果不到70w会自动重复拼接到70w（并没有显式的拼接，而是重复了70w训练的step） 优化器参数和训练策略参数就是那几个optimizer.pt、scheduler.pt、scaler.pt等

这个自动重复拼接到70w的原理是什么呢，我对这部分不是很熟悉？烦请您解答一下，谢谢。

[Facico]

就是重复训练这段数据，相当于在时间上拼接

[creamiracle]

就是重复训练这段数据，相当于在时间上拼接

那就是说如果直接用这20w数据继续训练，不去复制，应该也不会报错吧

[Facico]

是的