使用已挂载到项目的数据(即 AdvertiseGen 数据集中的 dev.json 和 train.json 文件)对 ChatGLM2-6B 进行专项训练。文件中包含标记好的各物品及其特征(content)和对应的标准广告词(summary),让 chatglm2-6b 根据输入(content)生成一段广告词并与标答(summary)比对,从而不断修正优化,直到最终能够根据输入生成较为贴...
基于openbayes的3090单卡,prompt tuning v2 训练chatglm 6B模型。 训练专利prompt的数据的时候基础训练参数 修改了 per_device_train_batch_size 为 4。 *** Running training *** Num examples = 3384 Num Epochs = 58 Instantaneous batch size per device = 4 Total train batch size (w. parallel, distrib...
训练Prompt Tuning模型:使用垂直领域的语料数据和定义的Prompt,对ChatGLM-6B进行微调。在训练过程中,模型将学习如何根据给定的Prompt生成符合要求的输出。 调整超参数:根据模型的训练效果,调整超参数,如学习率、批量大小、迭代次数等。选择合适的超参数可以提高模型的性能和稳定性。 优化与评估:通过使用适当的评估指标(如...
对于chatglm-6B模型的指令输入，正确的拼接方式有助于更好地服务用户。在`train.sh`脚本中，我们调整了`per_device_train_batch_size`参数为4，以适应专利prompt数据集的训练需求。在单卡训练中，每设备的batch size设定为4，总共训练64批次。若使用多卡，则总批次扩展为128。在训练专利数据集时，我们...