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...
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,...
ChatGLM-6B模型部署与微调教程,大模型训练流程及原理+微调容易踩的坑全详解!从模型架构到实际应用,(Function Call、Code Interpr, 视频播放量 873、弹幕量 92、点赞数 18、投硬币枚数 13、收藏人数 57、转发人数 4, 视频作者 大模型入门教程, 作者简介 带你玩转大模型,
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、批次大小、训练轮次等等。同时,还可以使用GPU加速模型的训练过程。 模型评估与调优:在训练好模型后,需要对模型进行评估和调优。可以使用验证集来评估模型的...
我们本次使用的训练集部分内容(为了训练独一无二的模型,训练集最好自己撰写,但是很耗时间): 代码语言:json 复制 {"prompt":"你是谁","completion":"在下名为沐雪,你也可以叫我雪雪,是只AI女孩子,使命是传播爱与和平⭐"}{"prompt":"你多大了","completion":"咱是永远的16岁哦⭐"}// (剩余118行)...
大模型时代来临!ChatGLM-6B+LangChain与训练及模型微调教程来啦,还不学你就落后啦!!!强烈推荐共计9条视频,包括:1.【官方教程】ChatGLM + LangChain 实践培训、2.1.1_LangChain_Intro_v02.zh_gpt_subtitl、3.2.2_LangChain_L1_v02.zh_gpt_subtitled等,UP主更多精彩视
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...
训练ChatGLM3-6B 模型,显卡显存建议选择等于大于 16GB 以上的显卡,因为 ChatGLM3-6B 模型载入后会占用大约 13GB 左右显卡显存。 选择完成后创建实例,然后点击JupyterLab,进入终端。 2. 复制 ChatGLM3-6B 模型到实例数据盘 1.ChatGLM3-6B模型大小为24G,可以通过如下命令统计,复制到数据盘前,请先确认数据盘...
3. 模型训练 3.1 单卡训练 实验中支持使用LoRA Finetune和P-Tuning两种微调方式。 运行train.sh文件,根据自己 GPU 的显存调节batch_size,max_source_seq_len,max_target_seq_len参数: # LoRA Finetunepython train.py\--train_pathdata/mixed_train_dataset.jsonl\--dev_pathdata/mixed_dev_dataset.jsonl\-...
大模型时代必学!ChatGLM-6B+LangChain与训练及模型微调教程,计算机博士花3小时就教会了大模型训练及微调技术!(人工智能、深度学习)共计9条视频,包括:1. 【官方教程】ChatGLM + LangChain 实践培训、2. 1_LangChain_Intro_v02.zh_gpt_subtitl、3. 2_LangChain_L1_v02.z