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 开源库下载 在服务器上通过git...
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...
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 7 GB 显存即可运行。下面以 ADGEN (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法。 一、软件依赖 除ChatGLM-6B 的依赖之外,还需要按照以下依赖
【Chatglm-6B垂直数据微调一】(三国演义数据集)微调实战 1. 介绍 Chatglm-6B是清华大学开源的LLM模型,得到业内同行的广泛好评。在斯坦福的alpaca项目之后,中小团队已有力量撬动LLM模型。但目前看到的几个开源项目基本都是通用型的。本项目主要是探索6B左右大小的LLM模型在垂直领域进行微调可以达到什么效果。 项目目标:...
1.使用prefix-tuning对chatglm-6b进行微调 如果想要完成自己的任务,请将--task_name_or_path后面参数修改为你的数据集所在目录 如果微调过程中,报错out of memory,请修改--per_device_train_batch_size以及--per_device_eval_batch_size后面的参数为1 训练代码来自 https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLP/tree...
用自己的数据集对ChatGLM模型进行微调 P-Tuning V2已将需要微调的参数减少到原来的0.1%- 3%,大大加快了训练速度,同时最低GPU显存要求 为7G(建议16-24G) TIPS:AdvertiseGen数据集,训练3000steps,大约需 要训练2小时,需要保证你的GPU有足够多的计算单元
P-Tuning 是一种对预训练语言模型进行少量参数微调的技术。所谓预训练语言模型，就是指在大规模的语言数据集上训练好的、能够理解自然语言表达并从中学习语言知识的模型。P-Tuning 所做的就是根据具体的任务，对预训练的模型进行微调，让它更好地适应于具体任务。相比于重新训练一个新的模型，微调可以大大节省计算...
P-Tuning 是一种对预训练语言模型进行少量参数微调的技术。所谓预训练语言模型,就是指在大规模的语言数据集上训练好的、能够理解自然语言表达并从中学习语言知识的模型。P-Tuning 所做的就是根据具体的任务,对预训练的模型进行微调,让它更好地适应于具体任务。相比于重新训练一个新的模型,微调可以大大节省计算资源...
微调ChatGLM2-6B首先需要准备适合的数据集。数据集应包含丰富的对话样本,以覆盖您希望模型优化的特定任务或领域。数据集的格式通常为JSON,包含输入和输出对。以下是一些准备数据集的步骤: 收集数据:从自有资源、公开数据集或用户交互记录中收集对话数据。 清洗数据:去除噪声、重复项和无关信息,确保数据质量。 格式化数...
要复现ChatGLM-6B模型,首先需要准备相应的数据集和计算资源。然后,按照以下步骤进行操作: 数据预处理:对中文对话数据进行清洗和标注,以便于模型训练和评估。 模型架构:基于Transformer架构,设计适合对话任务的模型结构。可以参考原始论文或开源实现。 训练过程:使用预训练的中文语言模型进行微调,通过反向传播算法不断优化...