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), ...
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
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), ...
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 要训练2小时,需要保证你的GPU有足够多的计算单元
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 ...
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...
TIPS:AdvertiseGen数据集,训练3000steps,大约需 要训练2小时,需要保证你的GPU有足够多的计算单元 使用P-Tuning v2进行训练 代码语言:javascript 复制 !bash train.sh Thinking:将 train.sh 中的 THUDM/chatglm-6b 改为本地的模型路径 (参考train2.sh) ...
运行微调除 ChatGLM2-6B 的依赖之外,还需要安装以下依赖 pip install rouge_chinese nltk jieba datasets 准备数据集 可以参考官方示例制作自己的数据集: 官方ADGEN数据集示例是根据输入(content)生成一段广告词(summary)。可以从 Google Drive 或者Tsinghua Cloud 下载处理好的 ADGEN 数据集,将解压后的 AdvertiseGen ...