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)。 不同于训练ChatGPT需要1万+ A100显卡,ChatGLM-6B可以单机运行...
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...
ChatGLM-6B是清华系ChatGPT的一员，它继承了清华大学KEG实验室与智谱AI公司于2022年8月发布的GLM-130B模型（一种包含多目标函数的自回归预训练语言模型）的优势。相比于其他预训练语言模型（如BERT、GPT-3以及T5），GLM架构具有以下特点：GLM架构可以同时支持自回归（AR）、自编码（AE）和融合编码（FE）三种目标函...
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...
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)。 不同于训练ChatGPT需要1万+ A100显卡,ChatGLM-6B可以单机运行在消...
训练ChatGLM3-6B 模型,显卡显存建议选择等于大于 16GB 以上的显卡,因为 ChatGLM3-6B 模型载入后会占用大约 13GB 左右显卡显存。 选择完成后创建实例,然后点击 JupyterLab,进入终端。#autodl#恒源云#矩池云#算力云#恒源云 实例迁移#autodl 官网#autodi#GpuMall#GPU云#AutoDL#AotuDL 算力云#GpuMall智算云#AI#大...
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)。
模型训练实战连衣裙微调adgen 0 以ChatGLM-6B为例 1 ChatGLM-6B: •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...
--model_name_or_path THUDM/ChatGLM-6b: 这个标志指定了预训练模型的名称或路径。这里使用的是名为THUDM/ChatGLM-6b的预训练模型。 --output_dir output/adgen-ChatGLM-6b-pt-PRESEQLEN−LR: 这个标志指定了输出目录。目录名为output/adgen-ChatGLM-6b-pt-128-0.02,其中128和0.02分别由PRESEQLEN和LR变量...
更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。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...