ModelScope通过GPT-3中文2.7B模型在诗词生成数据集上二次开发训练

数据集准备：为了在GPT-3中文模型上进行二次开发和训练，首先需要准备一个高质量的诗词数据集。数据集应该包含大量标准化的诗词文本，且格式一致，方便模型学习。

环境设置：确保您有权访问ModelScope平台，并且已经设置了必要的开发环境，包括安装了所需的软件包和库。

模型加载：在ModelScope平台上加载GPT-3中文2.7B模型。通常，这可以通过ModelScope提供的API或者SDK来完成。

二次训练：在现有GPT-3中文模型的基础上，使用您准备的诗词数据集来进行二次训练。这通常涉及到设置训练参数，如学习率、批次大小、训练轮数等。

训练过程监控：在训练过程中，监控模型的性能，确保模型在学习过程中没有过拟合或者欠拟合。可以通过设置验证集来评估模型在训练过程中的表现。

优化和调整：根据模型在训练过程中的表现，可能需要对模型的架构或训练参数进行调整，以达到更好的效果。

测试和评估：用另一组数据进行测试，评估模型的诗词生成能力。可以使用诗词质量、创新性、韵律等标准来评价生成的诗词。

模型部署：一旦模型训练完成并通过测试，就可以部署模型，使其可以响应用户的请求进行诗词生成。

模型shape不同