它有着62亿个参数,采用了General Language Model (GLM)架构,并且通过模型量化技术,可以在普通的显卡上运行(只需6GB显存)。为了优化中文问答和对话,ChatGLM-6B经过了大约1T的中英双语训练,并结合了监督微调、反馈自助和人类反馈强化学习等技术。现在,这个具有62亿参数的ChatGLM-6B表现效果也不错了。论文链接放下面了,...
聊聊ChatGLM-6B医疗数据微调 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。 服务器环境 阿里云PAI平台 开...
针对 ChatGLM-6B 微调,试验结果显示:与其他两种模式相比, HBM 高速缓存模式在性能和使用方便性方面均更胜一筹。在英特尔® 至强® CPU Max 系列产品上,结合之前的两项优化,我们可以通过以下命令行启动 ChatGLM-6B 微调:△图 7. 在拥有 32 个物理核的英特尔® 至强® CPU Max 9462 双路服务器上启...
如果你是从本地加载模型的话,需要将THUDM/chatglm-6b改成本地的模型路径(注意不是checkpoint路径)。 如果需要加载的是旧 Checkpoint(包含 ChatGLM-6B 以及 PrefixEncoder 参数),或者进行的是全参数微调,则直接加载整个 Checkpoint: model = AutoModel.from_pretrained(CHECKPOINT_PATH, trust_remote_code=True) 之后...
本文将围绕ChatGLM-6B微调实践与问题汇总,重点介绍fine-tune、p-tuning和知识遗忘解决尝试等方面的内容。一、ChatGLM-6B模型介绍ChatGLM-6B是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,与GPT系列模型类似,它在大量无标签文本数据上进行预训练,从而学习到了语言生成和语言理解的能力。与其他模型不同的是,ChatGLM-6B在...
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容,再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接,实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型,最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。 脚本分析 微调脚本: PRE_SEQ_LEN=128 LR=2e-2 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 main.py \ ...
ChatGLM-6B 环境已经有了,接下来开始模型微调,这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM-6B 模型进行参数微调,P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。安装依赖 # 运行微调需要 4.27.1 版本的 transformerspip ...
ChatGLM-6B医疗数据指令微调 参考了多个医疗大模型,如扁鹊 [1]、灵心 [2]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[3]开源框架成功的微调出来我想要的结果。
ChatGLM-6B的P-Tuning微调详细步骤及结果验证随着人工智能技术的不断发展,语言模型在自然语言处理领域的应用也越来越广泛。ChatGLM-6B作为一种基于Transformer架构的语言模型,在自然语言对话任务中表现出色。然而,由于语言模型的复杂性和多样性,对其进行有效的微调至关重要。本文将重点介绍ChatGLM-6B的P-Tuning微调详细步...
ChatGLM-6B大模型微调实战总结 区块链技术专家,精通各种联盟链、公链的底层原理,拥有丰富的区块链应用开发经验。 上篇我们已经具备了 ChatGLM-6B 初步的运行环境,这为实现完全属于自己的模型奠定了基础(快速部署ChatGLM-6B大模型实战总结),接下来将针对模型进行微调,以便让它真正成为一个定制化智能助手。在这个过程中...