后续在介绍ChatGLM3-6B的微调实战中,将会详细介绍该工具库的使用,下文将主要针对LoRA,BitFit,P-tuning等方法进行介绍。 BitFit 该方法发表在《BitFit: Simple Parameter-efficient Fine-tuning or Transformer-based Masked Language-models》,对应的代码链接:https://github.com/benzakenelad/BitFit。BitFit是一种稀...
TIPS:在 P-tuning v2 训练时模型只保存PrefixEncoder参数,所以在推理时需要同时加载原 ChatGLM-6B 模型以及 PrefixEncoder 的权重 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 轻量库 Peft库:很方便地实现将普通的HF模型变成用于支持轻量级fine-tune的模型,目前支持4种策略: LoRA:大模型的低秩适配器 Prefix Tuning: ...
ChatGLM-6B能够处理多种自然语言处理任务,但在实际应用中,直接利用LLM可能会遇到答案解析上的困难,如规范化输出格式、严格服从输入信息等。 Finetune优化 为了更好地对齐所需的输出格式,对大模型ChatGLM-6B进行Finetune是至关重要的一步。Finetune是指在预训练模型的基础上,使用特定任务的数据集进行微调,使模型更适...
参考了多个医疗大模型,如扁鹊、灵心等,重新思考了下微调的方案以及数据集的格式;基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架,审视其数据集格式,以及调试效果,进行微调。 最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开源框架成功的微调出来我想要的结果。 开源库下载 在服务器上通过git一键下载即可: ChatGLM-6B...
from zhipuai import ZhipuAI client = ZhipuAI(api_key="your api key") result = client.files.create( file=open("<path-to-file.jsonl>", "rb"), purpose="fine-tune")print(result.id)注意：需要找联系客服开放文件上传权限，否则会报错 Error code: 434, with error text {"error":{"cod...
因此,在这个项目下我们参考ChatGLM-Tuning的代码,尝试对大模型ChatGLM-6B进行 Finetune,使其能够更好的对齐我们所需要的输出格式。 1. 环境安装 由于ChatGLM 需要的环境和该项目中其他实验中的环境有所不同,因此我们强烈建议您创建一个新的虚拟环境来执行该目录下的全部代码。
【行业】:运营商 【服务器型号】:Atlas800-9010训练服务器(910A) 【版本信息】: --CANN版本:CANN 7.0.rc1 --mindspore版本:2.2.0 --Python版本:3.9.18 --mindformers: 0.8.0 --操作系统版本:Ubuntu 20.04 LTS 【问题描述】:x86服务器910A单机八卡全参finetune训练
本文将介绍ChatGLM-6B模型在finetune过程中,如何处理数据集以提高模型的泛化能力。我们将详细阐述数据集的准备、预处理、特征工程以及模型训练的步骤和技巧。 一、数据集准备 首先,我们需要准备适合ChatGLM-6B模型训练的数据集。通常,数据集应包含大量的对话或文本数据,并按照一定的格式进行组织。对于对话数据,我们需要...
因此,在这个项目下我们参考ChatGLM-Tuning的代码,尝试对大模型ChatGLM-6B进行 Finetune,使其能够更好的对齐我们所需要的输出格式。 1. 环境安装 由于ChatGLM 需要的环境和该项目中其他实验中的环境有所不同,因此我们强烈建议您创建一个新的虚拟环境来执行该目录下的全部代码。
本文将深入探讨如何优化ChatGLM-6B的训练,以突破这些难题。 一、ChatGLM-6B模型概述 ChatGLM-6B凭借其轻量的架构设计和强大的自然语言处理能力,在学术界和工业界均引起了广泛关注。该模型能够处理多种自然语言任务,如文本生成、语言翻译、智能客服等,展现出巨大的应用潜力。 二、优化训练策略 1. Finetune技术 针对...