使用ChatGLM-6B模型训练自己的数据集需要进行以下步骤: 数据准备:首先需要准备自己的数据集,可以从公开数据集中选择适合自己需求的数据集,或者自己采集数据集。需要注意的是,在采集数据集时应该尽量保证数据的多样性和可靠性。 数据处理:在准备好数据集后,需要对数据进行处理,例如:分词、编码、去重等等。在处理数据时...
微调后的ChatGLM2-6B模型可以应用于多种场景,如智能客服、知识问答、文本创作等。通过不断优化和调整,模型可以逐渐适应特定领域的需求,提供更加精准和个性化的服务。 结论 使用自有数据集微调ChatGLM2-6B模型是一项具有挑战性的任务,但通过精心准备数据集、合理设置训练参数和不断优化模型配置,可以显著提升模型在特定任...
ChatGLM-6B 参考了 ChatGPT 的设计思路,在千亿基座模型 GLM-130B 中注入了代码预训练,通过有监督微调等技术实现与人类意图对齐(即让机器的回答符合人类的期望和价值观)。 不同于训练ChatGPT需要1万+ A100显卡,ChatGLM-6B可以单机运行在消费级显卡上(13G可运行,建议16-24G显卡),未来使用空间大。 ChatGLM-6B...
ChatGLM2-6B 使用了GLM的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能取得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。 更长的上下文:基于FlashAttention...
1. 在*** Running training ***下面打印出训练数据集样本数量(Num examples)、训练轮数(Num Epochs)等超参数。 2. 3. 2. 前4行打印了batch size及优化信息,如每设备batch size、总batch size、梯度累积步数、总优化步数等。 4. 5. 3. 打印了模型的参数量(Number of trainable parameters),这里是...
模型名称:ChatGLM3-6B-Chat 模型路径:前面从Hugging Face下载的ChatGLM3-6B模型本地路径 微调方法:lora 训练阶段:sft 数据集:上面新添加的测试数据集 训练轮数:200,因为数据量比较小,为了能表现效果,这里使用200轮 5. 开始训练 a. 加载预训练模型
因为数据集和训练方式,训练时间,以及运气原因,无法保证训练结果会令人满意,我个人的经验是: chatGLM-6B 中文的效果很好,但是似乎被训练的比较过,如果想让训练完的模型明显区别于原始版本,可能需要 5 万条以上的数据 数据更多的话,调低学习率,增加 epoch 同时在文章下有很多疑惑,我做一些说明:基于我的微信聊天记录...
ChatGLM2-6B的6B代表了训练参数量为60亿，同时运用了模型量化技术，意味着用户可以在消费级的显卡上进行...
【chatglm3】(8):模型执行速度优化,在4090上使用fastllm框架,运行ChatGLM3-6B模型,速度1.1w tokens/s,真的超级快。 2.3万 108 3:28:05 App 【ChatGLM3保姆级教程】安装部署、性能详解、实战应用,零基础入门到应用,赶快收藏码住! 4.8万 42 17:28 App AutoDL服务器配置+配置深度学习环境(pytorch) 3.6万 ...
ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数,经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能取得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。