【官方教程】从GLM 130B到ChatGLM:大模型预训练与微调 | 曾奥涵 | 清华大学知识工程实验室(KEG)强到离谱!吴恩达机器学习- 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多75 6 2:48:02 App 【大模型时代必学】2024最新版!ChatGLM-6B + LangChain 与训练及模型微调教程,新手看完信手拈来,拿走不谢,允许...
GLM-130B是一款开源的双语预训练模型,其预训练任务采用了自回归填空(Autoregressive Blank Infilling)的设计。这种任务通过“先破坏,再重建”的方式,提高了模型的表示能力。与GPT-3等模型不同的是,GLM-130B在mask的输入部分使用了与BERT相同的双向注意力机制,而在生成预测时使用了自回归的单向注意力。这种设计使得GLM...
从GLM 130B到ChatGLM 大模型预训练与微调是【公开课】从GLM 130B到ChatGLM | 大模型预训练与微调 | 曾奥涵 | 清华大学知识工程实验室(KEG)的第1集视频,该合集共计2集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
继开源 GLM-130B 千亿基座模型之后,相继开源最新的中英双语对话 GLM 模型:ChatGLM-6B,结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、 反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 虽然规模不...
不过，由于 ChatGLM-6B 的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。更大的基于 1300 亿参数 GLM-130B 的 ChatGLM 正在内测开发中。硬件需求 最低只需 7GB 显存即可启动微调，就...
对GLM-130B,ChatGLM千亿模型,ChatGLM-6B的区分不够清楚,这里给出说明: GLM-130B:于2022年8月由清华智谱AI开源放出。该大语言模型基于之前提出的GLM(General Language Model),在Norm处理、激活函数、Mask机制等方面进行了调整,目的是训练出开源开放的高精度千亿中英双语稠密模型,能够让更多研发者用上千亿模型。
此外,据介绍,GLM团队正在内测130B参数的ChatGLM,相信从6B到130B,效果应该能提升很多4.4 微调ChatGLM-6B:针对各种数据集通过LoRA或P-Tuning v24.4.1 通过Stanford Alpaca的52K数据集基于LoRA(PEFT库)微调ChatGLM-6B从上文可知,Stanford Alpaca的52K数据集是通过Self Instruct方式提示GPT3对应的API产生的指令数据,...
ChatGLM3-6B是ChatGLM系列中的一个成员,其参数量约为60亿,相比于更大的模型如ChatGLM-130B,它可以在更小的资源消耗下运行,同时保持较好的文本生成和理解能力。ChatGLM3-6B通过GLM预训练框架和自回归空格填充任务实现文本生成和理解,适用于多种NLP任务。 LoRA微调技术 LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的微调...
更大的基于 1300 亿参数 GLM-130B 的 ChatGLM 正在内测开发中。 Github链接 评论 项目介绍¶本项目提供了 ChatGLM-6B 非量化版本在 ModelWhale 平台 V100 机型上进行部署、推理测试以及微调的教程环境配置¶计算资源:V100 Tensor Core GPU 镜像:Cuda11.3.1 PyTorch 1.10.2 Tensorflow2.8.0 Python 3.7 镜像...
5 GLM-130B https://github.com/THUDM/GLM-130B/ 1300亿参数的中/英文大模型,没有放出源代码,只有训练好的模型 6 Alpaca 7B https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html A Strong Open-Source Instruction-Following Model,a model fine-tuned from the LLaMA 7B model on 52K instruction-followi...