其中prompt是由tokenizer.build_prompt(query,history)得到的,也就是将历史对话和当前轮次的用户输入query进行拼接,而answer则是当前轮次的回复 进一步,我们找到huggingface上chatglm2-6b的tokenizer代码,看一下build_prompt方法 tokenization_chatglm.py 其中eos_token=,很容易得出ChatGLM2的多轮对话数据的组织格式如下,...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是中英双语对话模型,基于General Language Model (GLM)架构,具有不同的参数规模和特性。ChatGLM2-6B在ChatGLM-6B的基础上增加了Multi-Query Attention和Causal Mask等新特性,提高了生成速度和显存占用优化。训练自己数据集的步骤如下: 数据准备:将数据集转换成模型训练所需的格式,包括输入和...
将对应的demo或代码中的THUDM/chatglm2-6b换成经过 P-Tuning 微调之后 checkpoint 的地址(在示例中为 ./output/adgen-chatglm-6b-pt-8-1e-2/checkpoint-3000)。注意,目前的微调还不支持多轮数据,所以只有对话第一轮的回复是经过微调的。 在P-tuning v2 训练时模型只保存 PrefixEncoder 部分的参数,所以在推...
PRE_SEQ_LEN=32CHECKPOINT=(模型名)-chatglm2-6b-pt-32-2e-2STEP=3000NUM_GPUS=1torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=$NUM_GPUSmain.py\--do_predict\--validation_file(验证集)\--test_file(测试集)\--overwrite_cache\--prompt_column(训练集中的qustion_key)\--response_column(训练...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B作为其中的佼佼者,具有强大的语言生成和理解能力。本文将通过实战案例,带领您从零开始训练自己的ChatGLM模型,让您快速掌握这一前沿技术。一、数据准备首先,我们需要准备一个合适的数据集。数据集应包含文本数据和对应的标签,用于训练和测试模型。以下是一个简单的数据集示例: import pandas ...
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清华大学的chatGLM2-6B可以说是目前亚洲唯一能打的对中文支持不错的LLM大模型,网上已经有很多介绍如何在本机搭建环境的文章,就不再重复了,这里记录下最近踩的一些坑: 1、为啥要使用ubuntu? chatGLM2-6b项目里有很多.sh文件,在windows下正常运行通常要折腾一番,最后能不能全部通关,讲究1个“缘”字,还不如直接找...
1.chatGLM2-6b 模型我已经从huggingface 下载到服务器,因为我的服务器不能直接连接huggingface 下载 我是放到了文件夹下 /data/tmp/chatGLM2_6b_pretrain,包含模型文件和一些配置文件,直接在huggingface下载就好 2.打印模型结构 1fromtransformersimportAutoModel23model_name ="/data/tmp/chatGLM2_6b_pretrain"4mo...
#远程知识库地址地址rtst:count:3#最大抽取数量# backend: Annoysize:20#分块大小"overlap:0#分块重叠长度model_path:"model/m3e-base"#向量模型存储路径device:cuda#embedding运行设备llm_type:glm6b#llm模型类型:glm6b、rwkv、llama、replitcode等,详见相关文件llm_models:glm6b:path:"model\\ChatGLM2-6B"...
代码实现了对于 ChatGLM2-6B 模型基于 P-Tuning v2 的微调。P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。 什么是P-tuning-v2 我们让claude.ai解释一下: P-tuning-v2是基于Prompt-tuning方法的NLP模型微调技术。 P-tuning的全称...