¿Cuánto tiempo se tarda en ajustar BERT?
El modelo tardará alrededor de dos horas en GPU para completar el entrenamiento, con solo 1 época podemos lograr más del 93% de precisión en la validación, puedes aumentar las épocas y jugar con otros parámetros para mejorar la precisión.
¿Cómo está ganando dinero Hugging Face?
Hugging Face dice que más de 100,000 organizaciones confían en el Hugging Face Hub para apoyar sus proyectos de IA. Entre las plataformas, los usuarios son gigantes tecnológicos como Amazon.com Inc., Microsoft Corp. y Google LLC. La startup genera ingresos ofreciendo productos de pago a las organizaciones que utilizan la plataforma.
¿Cuántas épocas debo ajustar?
El número correcto de épocas depende de la perplejidad inherente (o complejidad) de tu conjunto de datos. Una buena regla general es comenzar con un valor que sea 3 veces el número de columnas en tus datos. Si encuentras que el modelo sigue mejorando después de que se completen todas las épocas, intenta nuevamente con un valor más alto.
¿Cuántos datos se necesitan para entrenar BERT?
BERT fue entrenado utilizando un total de 3.3 mil millones de palabras, con 2.5B de Wikipedia y 0.8B de BooksCorpus.
¿Cuántas épocas tiene el ajuste fino de BERT?
Los autores de BERT recomiendan ajustar durante 4 épocas sobre las siguientes opciones de hiperparámetros: tamaños de lote: 8, 16, 32, 64, 128.
¿Cuál es la diferencia entre el ajuste fino y el preentrenamiento?
En el paso de preentrenamiento, se puede utilizar una gran cantidad de datos no etiquetados para aprender una representación del lenguaje. El paso de ajuste fino es aprender el conocimiento en conjuntos de datos específicos de la tarea (etiquetados) a través del aprendizaje supervisado.
¿Cómo ajustar un modelo de aprendizaje por transferencia?
Aprendizaje por transferencia y ajuste fino En esta página. Preprocesamiento de datos. Descarga de datos. Configurar el conjunto de datos para el rendimiento. Crear el modelo base a partir de las convnets preentrenadas. Extracción de características. Congelar la base convolucional. Ajuste fino. Descongelar las capas superiores del modelo. Resumen.
¿Cuántas muestras se necesitan para ajustar BERT?
Sin embargo, en la práctica, (si tienes menos de ~20 clases), diría que etiquetar algunos miles de muestras debería funcionar (como entre 1,000 y 10,000 muestras). Etiquetar a mano puede ser agotador, así que primero intenta etiquetar 1,000 muestras, y puedes seguir construyendo tu conjunto de datos a medida que ajustas BERT en él.
¿Cuántas épocas se necesitan para entrenar Yolo?
Comienza con 300 épocas. Si esto se sobreajusta temprano, entonces puedes reducir las épocas. Si no ocurre sobreajuste después de 300 épocas, entrena más tiempo, es decir, 600, 1200, etc. épocas.
¿Cuántas épocas tiene el ajuste fino?
Si estás ajustando un modelo preentrenado en un conjunto de datos pequeño, esto ya puede ser el caso después de 2-4 épocas. Por otro lado, si entrenas una red neuronal muy profunda desde cero en un conjunto de datos grande, necesitarás entrenar durante docenas de épocas hasta que tu modelo se ajuste bien a los datos.
