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...
PRE_SEQ_LEN=32CHECKPOINT=(模型名)-chatglm2-6b-pt-32-2e-2STEP=3000NUM_GPUS=1torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=$NUM_GPUSmain.py\--do_predict\--validation_file(验证集)\--test_file(测试集)\--overwrite_cache\--prompt_column(训练集中的qustion_key)\--response_column(训练...
高度可扩展性:ChatGLM-6B模型支持分布式训练,可以在GPU集群上快速训练,从而加速模型的训练过程。 高性能:ChatGLM-6B模型在自然语言理解和生成方面具有出色的性能,可以更好地满足人们的需求。 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Chat...
由清华大学知识工程 (KEG) 实验室和智谱AI公司与2023年共同训练的语言模型。 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)。
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
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...
1、下载ChatGLM-6B代码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 进入到ChatGLM-6B中,执行相应的安装命令 pip install gradio # 用于启动图形化界面 pip install -r requrement.txt 2、下载模型代码(ChatGLM-6B的模型代码在huggingface上托管:https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b) ...
解锁ChatGLM-6B的潜力:优化大语言模型训练,突破任务困难与答案解析难题 LLM(Large Language Model)通常拥有大量的先验知识,使得其在许多自然语言处理任务上都有着不错的性能。 但,想要直接利用 LLM 完成一些任务会存在一些答案解析上的困难,如规范化输出格式,严格服从输入信息等。
解锁ChatGLM-6B的潜力:优化大语言模型训练,突破任务困难与答案解析难题 LLM(Large Language Model)通常拥有大量的先验知识,使得其在许多自然语言处理任务上都有着不错的性能。 但,想要直接利用 LLM 完成一些任务会存在一些答案解析上的困难,如规范化输出格式,严格服从输入信息等。