ChatGLM2是一个经过指令微调的chat模型,微调时遵从官方的数据组织格式,才能达到最优效果。 对于预训练模型,可以自由设计训练数据的组织格式;对于chat模型,最好遵从官方的数据组织格式。 源码分析 在分析源码之前,先抛出一个结论:ChatGLM2的多轮对话训练方式如下图所示,只有最后一轮对话内容参与计算loss,其他的Assistant...
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(INT4)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...
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,包括输入和输出序列的标记化、对齐等。 预训练:使用公开数据集对模型进行预训练,以学习语言表示和生成能力。 微调:使用自己...
PRE_SEQ_LEN=32CHECKPOINT=adgen-chatglm2-6b-pt-32-2e-2STEP=3000NUM_GPUS=1torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=1main.py\--do_train\--train_file(训练集文件路径)\--validation_file(验证集文件路径)\--preprocessing_num_workers10\--prompt_column(训练集中的qustion_key)\--response...
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 ...
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...
基于ChatGLM模型的对话系统(3) 从零搭建ChatGLM模型 #大模型 #大模型微调 #大模型训练 #人工智能
首发!【Llama2大模型精讲】llama2本地部署、llama2微调、llama2训练、llama2论文、llama2部署、LLama2-13b——人工智能 AI人工智能俱乐部 大模型为什么需要微调?有哪些微调方式?#大模型 #微调 ZOMI酱 8:07:11 【2023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,允许白嫖!
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...