diff --git a/cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md b/cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md index d7991c1..cd204e7 100644 --- a/cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md +++ b/cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md @@ -1247,7 +1247,7 @@ Settings: {'n_vocab': 50257, 'n_ctx': 1024, 'n_embd': 768, 'n_head': 12, 'n_laye Parameter dictionary keys: dict_keys(['blocks', 'b', 'g', 'wpe', 'wte']) ``` -settings` 和 `params` 都是 Python 字典。`settings` 字典存储了 LLM 的架构设置,与我们之前手动定义的 `GPT_CONFIG_124M` 设置类似;`params` 字典则包含实际的权重张量。注意,我们只打印了字典的键,因为打印整个权重内容会占用太多屏幕空间。不过,我们可以通过`print(params)` 打印整个字典,或使用特定的字典键选择对应张量进行查看,例如嵌入层的权重: +`settings` 和 `params` 都是 Python 字典。`settings` 字典存储了 LLM 的架构设置,与我们之前手动定义的 `GPT_CONFIG_124M` 设置类似;`params` 字典则包含实际的权重张量。注意,我们只打印了字典的键,因为打印整个权重内容会占用太多屏幕空间。不过,我们可以通过`print(params)` 打印整个字典,或使用特定的字典键选择对应张量进行查看,例如嵌入层的权重: ```python print(params["wte"])