特征工程不足:特征工程是机器学习的重要步骤,如果特征选择或特征转换不当,可能会影响模型的性能。可以通过尝试不同的特征选择方法或特征转换技术来改进模型性能。 参数调整不当:在微调模型时,参数调整非常重要。如果参数调整不当,可能会导致模型性能下降。可以通过调整学习率、批大小、迭代次数等参数来优化模型性能。为了...
支持8K长文本,配备了改进的tokenizer,词汇量高达128K,性能表现优异。缺点是会有飙英文的现象,建议试试开源社区里的中文微调版本。ChatGLM3智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型,国产之光。ChatGLM3在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,采用了更多样的训练数据、更...
特征工程不足:特征工程是机器学习的重要步骤,如果特征选择或特征转换不当,可能会影响模型的性能。可以通过尝试不同的特征选择方法或特征转换技术来改进模型性能。 参数调整不当:在微调模型时,参数调整非常重要。如果参数调整不当,可能会导致模型性能下降。可以通过调整学习率、批大小、迭代次数等参数来优化模型性能。为了...
具体来说,在GLUE测试集上,经过peft微调的ChatGLM模型取得了89.2%的准确率,比原始模型提高了2.5个百分点;在SuperGLUE测试集上,经过peft微调的ChatGLM模型取得了91.8%的准确率,比原始模型提高了3.2个百分点。这些数据表明,使用peft微调可以有效提高ChatGLM模型的性能和泛化能力。 本文介绍了基于peft微调的ChatGLM模型的方法...
一、微调的重要性 微调(Fine-tuning)是指在预训练模型的基础上,针对特定任务进行进一步的训练,使模型更好地适应该任务。通过微调,我们可以利用预训练模型的知识和参数,减少在新任务上的训练时间和数据需求,提高模型的性能。对于ChatGLM3这样的大型预训练模型,微调显得尤为重要。 二、微调步骤 数据准备:收集并处理针对...