Finetuner 0.7.3:支持基于相似度的训练,使微调更易用,让效果更直观!

Finetuner 0.7.3 引入自动 batch size 配置,更直观的评估指标,以及基于相似度的训练方法,提升了模型微调的易用性和效果。新版本还包括重构和错误修复,例如移除并发运行限制和修复日志持久化问题。用户现在可以更高效地利用 Finetuner 提升预训练模型性能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

a9b3a0d20dc9b8b421119edad3857b27.pngFinetuner 是一个基于云端的神经搜索结果调优平台,有了 Finetuner 你只需要提供训练数据和选择模型,就能轻松提高预训练模型的性能。因为 Finetuner 会自动处理模型微调过程中的所有复杂步骤,并提供强大的云计算资源,提高你的研究和应用效率。

🌟 GitHub: https://github.com/finetuner 

🧑‍🤝‍🧑 全球社区: https://jina.ai/community 

📖 官方文档:https://finetuner.jina.ai/

此版本涵盖 Finetuner 版本 0.7.3,包括依赖项 finetuner-api 0.5.4 和 finetuner-core 0.12.9。

此版本包含 4 个新功能、1 个重构、1 个错误修复。

新功能

🆕 自动 batch size 配置(#691)

batch size 指的是梯度下降中每次更新参数时利用的训练样本数量。选择合适的 batch size 是训练的关键,因为:

  • 太小的 b

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