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CohereCommandHyperparameter zur Modellanpassung
Die Cohere Command Light Modelle Cohere Command und unterstützen die folgenden Hyperparameter für die Modellanpassung. Die Anzahl der Epochen, die Sie angeben, erhöht Ihre Kosten für die Modellanpassung, da mehr Token verarbeitet werden. Jede Epoche verarbeitet den gesamten Trainingsdatensatz einmal. Preisinformationen finden Sie unter Amazon Bedrock — Preise
Informationen zur Feinabstimmung von Cohere Modellen finden Sie in der Cohere Dokumentation unter https://docs.cohere.com/docs/Feinabstimmung
Anmerkung
Das epochCount Kontingent ist einstellbar.
| Hyperparameter (Konsole) | Hyperparameter (API) | Definition | Typ | Minimum | Maximum | Standard |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epochen | epochCount | Die Anzahl der Iterationen durch den gesamten Trainingsdatensatz | Ganzzahl | 1 | 100 | 1 |
| Batch-Größe | batchSize | Die Anzahl der Stichproben, die vor der Aktualisierung der Modellparameter verarbeitet wurden | Ganzzahl | 8 | 8 (Befehl) 32 (Leicht) |
8 |
| Lernrate | learningRate | Die Geschwindigkeit, mit der Modellparameter nach jeder Charge aktualisiert werden. Wenn Sie einen Validierungsdatensatz verwenden, empfehlen wir, keinen Wert für anzugebenlearningRate. |
float | 5.00E-6 | 0.1 | 1.00E-5 |
| Schwellenwert für frühes Abbrechen | earlyStoppingThreshold | Minimale Verbesserung der Verluste, die erforderlich ist, um ein vorzeitiges Abbrechen des Trainingsprozesses zu verhindern | float | 0 | 0.1 | 0.01 |
| Frühzeitiges Aufhören der Geduld | earlyStoppingPatience | Die Toleranz gegenüber Stagnation in der Verlustmetrik vor Beendigung des Trainingsprozesses | Ganzzahl | 1 | 10 | 6 |
| Prozentsatz der Bewertung | evalPercentage |
Der Prozentsatz des Datensatzes, der für die Modellevaluierung vorgesehen ist, wenn Sie keinen separaten Validierungsdatensatz angeben |
float | 5 | 50 | 20 |
