一、Lora LoRA 微调技术的思想很简单,在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 增加一个旁路,一般是在 transformer 层,做一个降维再升维的操作,模型的输入输出维度不变,来模拟 intrinsic rank,如下图的 A …
首先,需要加载chatglm2-6b模型和tokenizer。然后,配置LORA的参数,包括降维比例r、lora_alpha、lora_dropout等。接着,使用peft工具创建LORA模型,并将其加载到P40显卡上进行训练。训练过程中需要监控模型的损失函数和评价指标,以确保微调效果达到预期。 四、总结与展望 通过在P40显卡上对chatglm2-6b模型进行LORA微调,我们...
LoRA微调的基本思想是通过将大模型的权重矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵的和,从而实现对大模型的压缩和加速。这种分解可以有效地降低模型的存储需求和计算复杂度,同时保持模型的性能。二、应用LoRA微调在本节中,我们将详细介绍如何使用LoRA微调chatGLM2-6B模型。首先,我们需要安装LoRA库和相应的深度学习框架(如PyTorch)。
chatglm2-6b 在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用 chatglm2-6b 模型在集团 EA 的 P40 机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b 介绍 github:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B chatglm2-6b 相比于 chatglm 有几方面的提升: 1. 性能提升:相比初代模型,升级了 ChatGLM2...
chatglm2-6b作为在国内开源的大模型中效果突出的代表,其在P40显卡上进行LORA微调的实践具有重要意义。本文将详细介绍这一过程。 一、chatglm2-6b模型介绍 chatglm2-6b模型在多个方面相较于初代模型有所提升。首先,其基座模型得到了升级,并在各项数据集评测上取得了不错的成绩。其次,chatglm2-6b将基座模型的上下文...
2、采用lora微调模型,设置数据集dataset,更改模型地址--model_name_or_path,执行该sh 3、测试 4.输出微调后模型 会默认输出到项目文件夹的model目录 五、其他 1、建议使用conda虚拟环境 2、该微调不支持ChatGLM2-int4,否则会报错:ValueError: Target module QuantizedLinear() is not supported. Currently, only ...
综上所述,各种微调方法适用于不同的场景和任务。SFT监督微调适用于快速适应目标任务,LoRA适用于减少参数量和成本,P-tuning v2适用于多任务学习,而Freeze适用于提取特定层次的特征。 1.下载glm2训练脚本 git clonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git ...
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,相对于前代拥有更强大的性能、更高效的推理、更长的序列,长度达到8192,支持更长对话和应用、对于中文有着更好的支持。 模型部署电脑硬件要求: FP16半精度-13GB显存 INT8量化 -10GB显存 INT4量化 -6GB 显存 也可以选择CPU部署,甚至可以在M1M2的...
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集
人工智能大模型文本分类机器学习深度学习大模型微调自然语言处理transformer模型文本二分类lora微调方法p-tuning v2知识库构建多轮对话系统 本次分享主要围绕如何利用机器学习和深度学习中的大模型进行微调,以解决自然语言处理中的文本二分类问题。介绍了大模型的基本概念,包括其基于Transformer的架构和大规模参数特性,以及如何...