ChatGLM-6B模型部署与微调教程,大模型训练流程及原理+微调容易踩的坑全详解!从模型架构到实际应用,(Function Call、Code Interpr, 视频播放量 1151、弹幕量 92、点赞数 20、投硬币枚数 13、收藏人数 66、转发人数 4, 视频作者 大模型入门教程, 作者简介 带你玩转大模型
参考启动项目用训练生成的模型替换模型地址,训练生成的模型路径一般为: \ptuning\output\adgen-chatglm-6b-pt-128-2e-2
在分析源码之前,先抛出一个结论:ChatGLM2的多轮对话训练方式如下图所示,只有最后一轮对话内容参与计算loss,其他的Assistant回复内容不参与计算loss,训练数据利用不充分,造成浪费。 问题1: ChatGLM2如何组织多轮对话训练数据? 我们看一下chatglm2的训练源码ptuning/main.py: main.py 可以看到模型最终的输入input_ids...
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 3536、弹幕量 0、点赞数 48、投硬币枚数 6、收藏人数 78、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
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 进入项目目录,创建虚拟环境。 python -m venv env# 进入虚拟环境source env/bin/activate# 安装相关依赖pip install -f requirements.txt# 退出虚拟环境deactivate tree -L 2看一下目录结构:ptuning 目录是模型训练的相关代码 ├── FAQ.md├── MODEL_LICENSE├──...
cd ChatGLM-Efficient-Tuning pip install -r requirements.txt 准备数据集 BELLE School Math 0.25M (zh) 包含约25万条由BELLE项目生成的中文数学题数据,包含解题过程。 https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/school_math_0.25M 模型下载 开始微调训练 ...
1 训练集准备 2 训练 3 推理 4 野路子微调:Instruct-Tuning 5 DeepSpeed DP+Zero对ChatGLM-6B进行全参数微调 关于ChatGLM的P-Tuning v2官方就有教程,非常详细: https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuninggithub.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning 笔者自己实践之后做点笔记。 #运行...
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)。
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是中英双语对话模型,基于General Language Model (GLM)架构,具有不同的参数规模和特性。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...
在ChatGLM2的训练源码中，我们观察到输入`input_ids`是由`prompt`、`answer`和结束符（由tokenizer定义）拼接而成。`prompt`由`tokenizer.build_prompt(query, history)`生成，包含了历史对话和当前轮次用户输入的拼接。`answer`则为当前轮次的回复。通过查看huggingface上`chatglm2-6b`的tokenizer代码，...