使用ChatGLM-6B模型训练自己的数据集可以快速地处理和分析大量的文本数据,从而提取和分析其中的信息。通过训练自己的模型,可以更好地满足特定的应用场景需求,并提高相关的业务能力和竞争力。需要注意的是,在使用ChatGLM-6B模型进行训练时,应该注重数据的规范化和标准化,以及模型的评估和调优,以便于获得更好的性能和可靠...
在默认配置 quantization_bit=4、per_device_train_batch_size=1、gradient_accumulation_steps=16 下,INT4 的模型参数被冻结,一次训练迭代会以 1 的批处理大小进行 16 次累加的前后向传播,等效为 16 的总批处理大小,此时最低只需 6.7G 显存。 若想在同等批处理大小下提升训练效率,可在二者乘积不变的情况下,...
1. 准备自定义数据集首先,我们需要准备一个适合自己任务的自定义数据集。数据集应包含多个不同领域的对话,以便模型能够泛化到各种情境。确保数据集质量对于模型训练至关重要,因此请仔细筛选和清洗数据。2. 调整超参数在开始训练之前,我们需要设置一些超参数。这些参数将影响模型训练的效果。以下是一些推荐的超参数及其含...
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 3629、弹幕量 0、点赞数 47、投硬币枚数 6、收藏人数 77、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
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。
1. 在*** Running training ***下面打印出训练数据集样本数量(Num examples)、训练轮数(Num Epochs)等超参数。 2. 3. 2. 前4行打印了batch size及优化信息,如每设备batch size、总batch size、梯度累积步数、总优化步数等。 4. 5. 3. 打印了模型的参数量(Number of trainable parameters),这里是...
1.1 使用自己数据集 修改train.sh 和 evaluate.sh 中的 train_file、validation_file和test_file为你自己的 JSON 格式数据集路径,并将 prompt_column 和 response_column 改为 JSON 文件中输入文本和输出文本对应的 KEY。 样例数据下载链接 链接:Dataset ...
3.更改训练文件参数 修改train.sh和evaluate.sh中的train_file、validation_file和test_file为你自己的 JSON 格式数据集路径,并将prompt_column和response_column修改为 JSON 文件中输入文本和输入文本对应的 KEY。 同时要更改字符长度,因为法律名词的解释较长,所以将target改为256比较合适。
ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练...
(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...