python finetune.py \ --dataset_path /data/nfs/guodong.li/data/alpaca_tokenize \ --lora_rank 8 \ --per_device_train_batch_size 6 \ --gradient_accumulation_steps 1 \ --max_steps 52000 \ --save_steps 1000 \ --save_total_limit 2 \ --learning_rate 1e-4 \ --fp16 \ --remove_u...
--lora True \--r 8 其中参数释义如下:- `model_name_or_path`: 预训练模型内置名称或者模型所在目录,默认为`THUDM/chatglm-6b`。- `task_name_or_path`: 数据集存储目录。- `max_steps`: 模型训练步数。- `learning_rate`: 参数更新的学习率。- `warmup_steps`: 学习率热启的步数。- `eval_...
请根据您的任务选择合适的评估指标,并根据评估结果调整LoRA的秩值和训练参数,以获得更好的性能。 通过以上步骤,我们可以从零开始使用LoRA对ChatGLM-6B进行参数高效微调。LoRA微调方法不仅降低了计算资源的消耗,还能显著提高模型在特定任务上的性能。通过不断优化LoRA结构和训练策略,我们可以期待在未来的工作中看到更多基于...
ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度...
下面,我们来尝试基于中英双语的对话语言模型ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调。 ChatGLM-6B简介 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英...
LoRA微调步骤主要包括以下几个阶段: 加载ChatGLM-6B模型:使用transformers库加载预训练的ChatGLM-6B模型。 应用LoRA结构:在模型上应用LoRA结构,即增加降维矩阵A和升维矩阵B。 定义训练目标和优化器:根据任务需求定义训练目标(如对话生成、文本分类等),并选择合适的优化器(如AdamW)进行训练。 训练模型:在训练数据上训练...
同年6月,该模型的升级版本ChatGLM2-6B发布,二代模型具有更强大的性能和推理能力。本项目利用大模型的低秩适配(Low-Rank Adaptation,LoRA)技术对INT4量化ChatGLM-6B系列模型进行微调,在包含~7k段对话的微信聊天对话数据集上进行训练,以实现一个微信聊天机器人。
1. 本报告将从头到尾手把手教大家如何翻译ChatGLM6B模型。 2. GLM模型是一个语言模型,其预训练过程与GPT有所不同。 3. GLM模型包括GLM、GLM 130B和GLM 6B等不同规模的模型,需要不同算力来实现高效微调或全量微调。 4. Finetune过程中,介绍了Mixed Precision和ZeRO优化器等基础知识,以及P tuning和Lora等高效...
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)。
lora模型微调 In [3] model_path = '/home/aistudio/PaddleNLP/examples/language_model/chatglm' %cd $model_path finetune_generation = 'finetune_generation.py' !python finetune_generation.py \ --output_dir ./checkpoints/chatglm-6b \ --per_device_train_batch_size 32 \ --per_device_eval_...