使用ChatGLM-6B模型训练自己的数据集需要进行以下步骤: 数据准备:首先需要准备自己的数据集,可以从公开数据集中选择适合自己需求的数据集,或者自己采集数据集。需要注意的是,在采集数据集时应该尽量保证数据的多样性和可靠性。 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...
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。 将自己的数据集换成以下格式 { “content”: “类型#上衣版型#宽松版型#显瘦图案#线条衣样式#...
总之,ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B模型的特性和应用场景各有不同,训练自己数据集的过程需要注意数据质量、领域适应性、泛化能力、隐私保护和可解释性等方面。通过实践和不断优化,可以提升模型的性能并满足特定的需求。对于需要更强大语言能力的应用场景,可以考虑使用更先进的预训练语言模型或结合多种技术进行集成学习。相关...
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 使用P-Tuning v2进行训练 !bash train.sh 1. Thinking:将 ...
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
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...
在经过了一系列的选型，尝试，对比之后，像LLaMa和GPT4ALL之类的开源模型目前对中文的支持不不够友好，另外参数量也比较小，最终发现清华大学开源的一款ChatGPT-6B模型，最关键的问题，对中文支持比较友好，也可以上传数据集自己进行模型微调，最重要的是可以支持在消费级的显卡上运行，当然了，要是实际使用还是建议选择...
在经过了一系列的选型,尝试,对比之后,像LLaMa和GPT4ALL之类的开源模型目前对中文的支持不不够友好,另外参数量也比较小,最终发现清华大学开源的一款ChatGPT-6B模型,最关键的问题,对中文支持比较友好,也可以上传数据集自己进行模型微调,最重要的是可以支持在消费级的显卡上运行,当然了,要是实际使用还是建议选择一台具备...
可以从 Google Drive 或者Tsinghua Cloud 下载处理好的 ADGEN 数据集,将解压后的 AdvertiseGen 目录放到ptuning目录下。 可以看到解压后的文件有两个,分别是train.json和dev.json。 o • train.json文件是用于训练模型的数据集,里面包含了许多模拟的用户问答对,格式如您所述,每个样本包含一个"content"键表示...
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。