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训练的decoder模型文本长度不一致,一般设置为多大合适,需要覆盖最长的文本长度么

在训练解码器模型时,文本长度不一致是常见的情况,需要根据任务的特性和数据集的长度分布来设置合理的最大长度 (max_length)。以下是一些指导原则,帮助你设置合适的最大长度:


1. 是否需要覆盖最长文本长度

  • 覆盖最长文本长度
    • 如果任务对完整性要求很高(例如生成数学公式、代码等),建议设置 max_length 稍大于最长文本的实际长度。
    • 但这种策略可能会浪费计算资源,尤其是当最长文本显著长于大多数文本时。
  • 截断过长文本
    • 如果极长的文本很少见,可以设置一个合适的上限,将过长文本截断。例如,覆盖 95%-99% 的文本长度即可。

2. 如何确定 max_length

  • 统计数据长度分布
    通过统计训练数据集中每个样本的 token 数,确定合理的 max_length

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