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大家好，

我目前正在使用LLaMA3.1 70B-Instruct来生成终端调用。我使用lm_format_enforcer确保他以正确的格式回答，这样我就可以利用它来调用终端。 效果还算可以，但我想改进结果。因此，我想进行训练。我考虑使用人工标记的示例和弱训练模型进行ORPO训练以作为负例。 但由于我使用了lm_format_enforcer，我是否应该改变些什么？比如不包括强制令牌的损失？ 欢迎任何建议。

谢谢！

讨论总结

本次讨论主要集中在使用LLaMA3.1 70B-Instruct模型生成终端调用的过程中，如何通过lm_format_enforcer工具确保输出格式正确。参与者们讨论了在模型训练阶段是否需要调整损失函数，特别是是否应该忽略模板中强制令牌的损失。讨论中，有经验的开发者分享了他们之前通过屏蔽模板相关令牌的成功案例，并建议在实施任何调整前先评估其有效性。

主要观点

  1. 👍 在训练模型时，通常会屏蔽掉模板中强制令牌的损失。
    • 支持理由：这样可以确保模型不会因为这些强制令牌而产生不必要的损失，从而提高训练效率。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 创建自定义损失函数可能不是必要的，可以通过简单地屏蔽数据集中与模板相关的令牌来实现。
    • 正方观点：这种方法简单且有效，不需要额外开发复杂的损失函数。
    • 反方观点：无
  3. 💡 在进行任何调整之前，最好先了解这种方法是否有效，以避免不必要的投入。
    • 解释：这有助于确保资源和时间的有效利用，避免盲目调整带来的风险。

金句与有趣评论

  1. “😂 Inkbot_dev：Generally yes you mask out the loss for tokens that the template puts in place for the model and doesn’t require it to generate.”
    • 亮点：直接指出了在训练中屏蔽模板令牌损失的普遍做法。
  2. “🤔 Best_Sail5：I have no idea how to create a custom loss for that and I’m not sure it’s the way to go to be honest.”
    • 亮点：表达了对于创建自定义损失函数的疑虑，强调了简单方法的可行性。
  3. “👀 Inkbot_dev：I didn’t create a custom loss, I simply masked out all tokens related to the template in the ’label’ field for my dataset. But yes, I have done it before.”
    • 亮点：分享了实际操作经验，证实了简单方法的有效性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，参与者们分享了实际操作经验和建议，没有明显的争议点。讨论氛围友好，主要集中在技术实施和经验分享上。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于如何优化模型训练过程的讨论，特别是在如何处理模板令牌损失方面。
  • 潜在影响：这些讨论可能会对未来类似模型的训练方法和工具开发产生积极影响，提高训练效率和模型性能。