本文采用Stanford Alpaca中提供的alpaca_data.json指令数据集进行参数高效微调,但是在Alpaca-LoRA中提到该数据集存在一些噪声,因此,他们对该数据集做了清洗后得到了alpaca_data_cleaned.json文件。采用该数据集进行训练大概率会得到更好结果。 数据预处理 下载ChatGLM-Tuning代码,并切换到对应的commitid保证代码的一致性。
本文采用Stanford Alpaca中提供的alpaca_data.json指令数据集进行参数高效微调,但是在Alpaca-LoRA中提到该数据集存在一些噪声,因此,他们对该数据集做了清洗后得到了alpaca_data_cleaned.json文件。采用该数据集进行训练大概率会得到更好结果。 数据预处理 下载ChatGLM-Tuning代码,并切换到对应的commitid保证代码的一致性。
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,使模型更适应特定任务。在Finetune过程中,可以尝试使用信息抽取+文本分类任务的混合数据集来训练模型,并通过Instruction告知模型当前的任务类型,Input部分告知模型要处理的具体内容和输出格式。 此外,还可以采用LoRA Finetune和P-Tuning两种微调方式。LoRA F...
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。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需6GB显存)。 ChatGLM-6B 是一个文本生成式对话模型,可以用于问答、闲聊等多种场景。它是由清华大学自然语言处理与社会...
实验中支持使用LoRA Finetune和P-Tuning两种微调方式。 运行train.sh文件,根据自己 GPU 的显存调节batch_size,max_source_seq_len,max_target_seq_len参数: # LoRA Finetunepython train.py \ --train_path data/mixed_train_dataset.jsonl \ --dev_path data/mixed_dev_dataset.jsonl \ ...
lora 用的 huggingface 的 peft: https://github.com/huggingface/peft 训练部分写了两个版本: 一个是参考 peft 的 https://github.com/huggingface/peft/tree/main/examples60G 内存 batch size 1 跑了60:06:35,2 跑到200左右个 batch 就内存不足了另一个直...
实验中支持使用LoRA Finetune和P-Tuning两种微调方式。 运行train.sh文件,根据自己 GPU 的显存调节batch_size,max_source_seq_len,max_target_seq_len参数: # LoRA Finetune python train.py \ --train_path data/mixed_train_dataset.jsonl \ --dev_path data/mixed_dev_dataset.jsonl \ ...
实验中支持使用LoRA Finetune和P-Tuning两种微调方式。 运行train.sh文件,根据自己 GPU 的显存调节batch_size,max_source_seq_len,max_target_seq_len参数: # LoRA Finetunepython train.py \ --train_path data/mixed_train_dataset.jsonl \ --dev_path data/mixed_dev_dataset.jsonl \ ...
实验中支持使用LoRA Finetune和P-Tuning两种微调方式。 运行train.sh文件,根据自己GPU的显存调节batch_size,max_source_seq_len,max_target_seq_len参数: 代码语言:javascript 复制 # LoRA Finetune python train.py \--train_path data/mixed_train_dataset.jsonl \--dev_path data/mixed_dev_dataset.jsonl ...
ChatGLM-6B是一种基于Transformer的对话生成模型,与GPT系列模型类似,但针对对话生成任务进行了优化。我们可以在公开数据集上对ChatGLM-6B进行预训练,以提升其对话生成能力。 微调在微调阶段,我们将使用LoRA(Low Rank Adaptation)技术对预训练模型进行微调。LoRA是一种低秩适应方法,可以在保持较低计算成本的情况下,对预...