由清华大学知识工程 (KEG) 实验室和智谱AI公司与2023年共同训练的语言模型。 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...
ChatGLM-6B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上显存占用6G左右, 优点:1.较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4), ...
分词是将文本拆分为单词或子词的过程,这对于模型训练至关重要。 模型训练在准备好数据集之后,您可以开始训练ChatGLM-6B模型了。首先,您需要将数据集拷贝到ChatGLM-6B模型的指定文件夹下。然后,您可以修改train.sh脚本中的参数,以适应您的数据集和硬件配置。官方文档中提供了参数的解释和设置建议。您需要根据自己的...
B站最强ChatGlm3全套教程,部署+大模型微调教程,0代码部署、微调大模型,白嫖服务器,0基础入门到企业级实战项目,一套通关! 24:59 基于ChatGLM4+Langchain的快速开发检索文档客服系统,实现高效智能问答与信息检索! 20:31 这可能是2024年最好的RAG视频教程,RAG零基础入门到精通,入门到大牛,一套视频通关!再学不...
4.启动训练 上述更改保存后,执行代码开始训练 bash train.sh 此步骤后,生成的文件默认存放于./output/adgen-chatglm-6b-pt-8-1e-2/。 5.评估 修改evaluate.sh文件,修改内容同上,不再赘述。同时运行,生成评估文件 bash evaluate.sh 此步骤后,结果存放于./output/adgen-chatglm-6b-pt-8-1e-2/generated_pre...
LLamA-Factory是一个开源的微调框架,为开发者提供了简便、高效的工具,以便在现有的预训练模型基础上快速适应特定任务需求。以下是利用LLamA-Factory进行模型微调和部署的步骤: 选择模型和算法:LLamA-Factory支持多种大型语言模型和微调算法。我们选择了ChatGLM-6B模型,并采用了LoRA等先进的微调算法。 数据加载和参数配置:...
中文ChatGLM-6B预训练模型 5.2万提示指令微调演示 #小工蚁 #chatgpt #chatglm - 小工蚁于20230330发布在抖音,已经收获了21.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
1.首先下载项目:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B和模型:https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 将模型放到项目的子文件中: 比如将项目放在D:\ChatGLM-6B;可以在ChatGLM-6B文件夹建立子文件夹chatglm-6b:将模型放到里面。 提示:模型比较大,下载需要等待。
在人工智能领域,大型预训练语言模型(LLM)正逐渐成为推动技术发展的核心力量。ChatGLM3-6B,作为智谱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,凭借其出色的自然语言处理能力和广泛的应用场景,吸引了众多开发者和研究人员的关注。本文将为大家提供一份详尽的ChatGLM3-6B大模型预训练实战教程。 一、ChatGLM...
1）ChatGLM-6B联邦化支持，并支持LoRa、P-Tuning V2 高效微调方案；2）FATE多机多卡联邦大模型训练能力支持，在任务提交阶段增加相关配置即可使用数据、模型等不同阶段的训练加速能力，与用户模型训练代码解耦；3）FATE支持分布式GPU集群资源管理功能；4）支持使用transformers库的data collator类，可以更灵活地处理训练...