使用ChatGLM-6B模型训练自己的数据集需要进行以下步骤: 数据准备:首先需要准备自己的数据集,可以从公开数据集中选择适合自己需求的数据集,或者自己采集数据集。需要注意的是,在采集数据集时应该尽量保证数据的多样性和可靠性。 数据处理:在准备好数据集后,需要对数据进行处理,例如:分词、编码、去重等等。在处理数据时...
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), ...
ChatGLM-6B: 单卡版本开源的对话模型充分的中英双语预训练:ChatGLM2-6B 在 1:1 比例的 中英语料上训练了 1.4T 的 token 量,兼具双语能力 , 相比于ChatGLM-6B初代模型,性能大幅提升。 •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,这一 需求可以进一步降...
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...
ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。更长的上下文：基于...
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), ...
玩转GLM,AI大模型ChatGLM-6B:自定义数据集和训练【开源+支持中英双语问答】, 视频播放量 3629、弹幕量 0、点赞数 47、投硬币枚数 6、收藏人数 77、转发人数 5, 视频作者 论文搬砖学姐, 作者简介 大家好✌我是Arin,深研paper,带你读ai论文,AI整活UP主,珍惜每位爱我的
〇，预训练模型 我们需要从https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b下载chatglm2的模型。国内可能...
1.使用prefix-tuning对chatglm-6b进行微调 如果想要完成自己的任务,请将--task_name_or_path后面参数修改为你的数据集所在目录 如果微调过程中,报错out of memory,请修改--per_device_train_batch_size以及--per_device_eval_batch_size后面的参数为1 训练代码来自 https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLP/tree...
`cd/ChatGLM/ChatGLM-6B-main/ptuning //转到微调文件夹 `osscposs://xxx.zip .`//下载压缩数据文件 `unzip -q xxx.zip` //解压 3.更改训练文件参数 修改train.sh和evaluate.sh中的train_file、validation_file和test_file为你自己的 JSON 格式数据集路径,并将prompt_column和response_column修改为 JSON ...