多场景应用:ChatGLM-6B模型支持多语言,可以轻松地应用到多个场景中,例如:文本分类、情感分析、摘要生成等等。三、如何使用ChatGLM-6B模型训练自己的数据集使用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...
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), ...
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...
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
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...
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。
生成的结果保存在 ./output/$CHECKPOINT/generated_predictions.txt。在评测数据中,含有与验证集相同的输入,labels 是dev.json中的预测输出,predict 是 ChatGLM2-6B 生成的结果,对比预测输出和生成结果,评测模型训练的好坏。如果不满意调整训练的参数再次进行训练。
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), ...
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 进入项目目录,创建虚拟环境。 python -m venv env# 进入虚拟环境source env/bin/activate# 安装相关依赖pip install -f requirements.txt# 退出虚拟环境deactivate tree -L 2看一下目录结构:ptuning 目录是模型训练的相关代码 ├── FAQ.md├── MODEL_LICENSE├──...
基于LangChain和Ollama实现RAG,打造自己的专属知识库!免费、零成本、无限制、保护隐私、无需网络~小白入门必看的保姆级教程! 07:52 ChatGLM-6B模型部署与微调教程,大模型训练流程及原理+微调容易踩的坑全详解!从模型架构到实际应用,(Function Call、Code Interpr 01:02:53 2024最新版LangChain教程,LangChain零基...