ChatGLM-6B: 单卡版本开源的对话模型充分的中英双语预训练:ChatGLM2-6B 在 1:1 比例的 中英语料上训练了 1.4T 的 token 量,兼具双语能力 , 相比于ChatGLM-6B初代模型,性能大幅提升。 •较低的部署门槛:FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要 至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,这一 需求可以进一步降...
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,...
数据处理:在准备好数据集后,需要对数据进行处理,例如:分词、编码、去重等等。在处理数据时应该注意数据的规范化和标准化,以便于模型的训练和测试。 模型训练:在处理好数据后,可以使用ChatGLM-6B模型进行训练。可以使用Python编程语言和相关的框架进行模型的训练。在训练模型时,应该设置合适的超参数,例如:学习率、批次...
ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。更长的上下文：基于...
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,包括输入和输出序列的标记化、对齐等。 预训练:使用公开数据集对模型进行预训练,以学习语言表示和生成能力。 微调:使用自己的数据集对模型进行微调,以适应特定任务和领域。这可以通过监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等方式实现。 评估:...
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
(1) 只需要1条样本，很少的训练时间，就可以通过微调给LLM注入知识。(2) LLM是一种知识数据库，支持...
基于Qwen2.5训练最强表格模型,适配excel、csv和数据库等结构化数据,查询、分析、可视化、建模无压力 14:16 一键部署LightRAG!基于Qwen2.5-3Bb,原理解析+模型部署+源码解读,过程可视化呈现,详细的实操演示,带你一步步了解LightRAG的原理和流程。 31:03 Ollama+MaxKB:搭建私有化知识库问答系统!手把手从0-1构建本...
本文介绍了ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两个开源的中英双语对话模型,它们由清华大学的KEG和数据挖掘小组(THUDM)开发和发布。这两个模型是基于GLM模型的混合目标函数,在1.4万亿中英文tokens数据集上进行训练,并实现了模型对齐。本文将探讨它们的优势、应用场景、训练数据集来源以及如何使用它们进行对话生成和微调。
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的训练数据集主要包括以下几个部分: 中英文通用语料:包括维基百科、CommonCrawl、OpenWebText、BookCorpus等大规模的中英文文本数据,用于预训练GLM模型。 中英文对话语料:包括LCCC、Weibo、Douban、Reddit、Twitter等多个来源的中英文对话数据,用于微调GLM模型。