ChatGLM-6B是一款基于General Language Model(GLM)框架的开源文本生成式对话模型,拥有62亿参数。通过结合模型蒸馏技术,该模型在2080ti显卡训练中上显存占用约6G。为了使模型更好地适应特定任务,我们通常需要进行自定义数据集的训练和微调。下面,我们将详细介绍如何进行这一过程。1. 准备自定义数据集首先,我们需要准备一...
微调后的ChatGLM2-6B模型可以应用于多种场景,如智能客服、知识问答、文本创作等。通过不断优化和调整,模型可以逐渐适应特定领域的需求,提供更加精准和个性化的服务。 结论 使用自有数据集微调ChatGLM2-6B模型是一项具有挑战性的任务,但通过精心准备数据集、合理设置训练参数和不断优化模型配置,可以显著提升模型在特定任...
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可以单机运行在消费级显卡上(13G可运行,建议16-24G显卡),未来使用空间大。 ChatGLM-6B...
附安装包和安装文档,零代码即可搭建自己的知识库! 12:12 三分钟一键部署Ollama!解压即用!从安装到微调,只要五步,免费开源 AI 助手 Ollama ,带你从零到精通,保姆级新手教程,100%保证成功! 11:26 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...
聊聊ChatGLM-6B医疗数据微调 参考了多个医疗大模型,如扁鹊、灵心等,重新思考了下微调的方案以及数据集的格式;基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架,审视其数据集格式,以及调试效果,进行微调。 最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开源框架成功的微调出来我想要的结果。
聊聊ChatGLM-6B医疗数据微调 参考了多个医疗大模型,如扁鹊、灵心等,重新思考了下微调的方案以及数据集的格式;基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架,审视其数据集格式,以及调试效果,进行微调。 最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开源框架成功的微调出来我想要的结果。
2,较弱的多轮对话能力:ChatGLM-6B 的上下文理解能力还不够充分,在面对长答案生成,以及多轮对话的场景时,可能会出现上下文丢失和理解错误的情况。 P-Tuning P-Tuning 是一种对预训练语言模型进行少量参数微调的技术。所谓预训练语言模型,就是指在大规模的语言数据集上训练好的、能够理解自然语言表达并从中学习语言...
第一种想法是常规的微调方法，我们把这些知识混合成一个数据集用LoRA进行微调。第二种方法是让LLM用单...
参考:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md P-Tuning 用自己的数据集对ChatGLM模型进行微调 P-Tuning V2已将需要微调的参数减少到原来的0.1%- 3%,大大加快了训练速度,同时最低GPU显存要求 为7G(建议16-24G) TIPS:AdvertiseGen数据集,训练3000steps,大约需 ...
1. chatglm-6b数据集格式 2.smileData_v3是一种表中的prompt、answer数据集,使用需要需要对数据格式进行转换。 3.数据格式转换 三、准备环境 四、创建chatglm-6b模型 1.模型加载 2.对话推理 3.微调前chatglm-6b模型能力 五、大模型微调 1.使用prefix-tuning对chatglm-6b进行微调 2.加载prefix权重 3.使用lora...