ChatGLM2-6B模型的微调是一项具有挑战性的任务,但通过精心准备数据集、合理设置训练参数和不断优化模型配置,可以显著提升模型在特定任务上的表现。本文详细介绍了ChatGLM2-6B模型微调的过程和注意事项,并分享了使用曦灵数字人进行模型微调的案例。希望本文能够帮助读者成功微调ChatGLM2-6B模型,并在实际应用中取得良好效果。
对于ChatGLM2-6B 模型基于PEFT的特定任务微调实验。 1.1 硬件需求 注:r 为LoRA 维数大小,p 为前缀词表大小,l 为微调层数,ex/s 为每秒训练的样本数。gradient_accumulation_steps 参数设置为 1。上述结果均来自于单个 Tesla V100 GPU,仅供参考。 1.2 微调方法 目前我们实现了针对以下高效微调方法的支持: LoRA:仅...
warmup_steps 0 \ --neft_alpha 0 \ --train_on_prompt False \ --upcast_layernorm False \ --lora_rank 8 \ --lora_dropout 0.1 \ --lora_target query_key_value \ --resume_lora_training False \ --output_dir saves/ChatGLM2-6B-Chat/lora/2023-11-21 \ --fp16 True \ --plot_loss...
不断尝试和改进:机器学习是一个不断尝试和改进的过程,要勇于尝试不同的方法和技术,并根据实际情况进行调整和改进。综上所述,微调ChatGLM2-6B模型时遇到性能下降的问题可能是由多种原因造成的。通过仔细分析问题所在,并采取相应的实践经验和方法,我们可以有效地解决这个问题,并提高模型的性能。相关文章推荐 文心一言接...
ChatGLM2-6B 模型 多 GPU 分布式微调 配置 分布式环境 accelerate config # 首先配置分布式环境 accelerate launch src/train_bash.py ... # 微调,参数同上 注:注意:若您使用 LoRA 方法进行微调,请指定以下参数 --ddpfindunused_parameters False 来避免报错。
上篇文章:ChatGLM2-6B清华开源本地部署 二、微调依赖项目 https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning 三、数据集准备 1、在项目的/data目录下,复制一份self_cognition.json,改为train001_cognition.json instruction是问题,output是回答 2、更改dataset_info.json文件,新增刚才的文件索引 ...
ChatGLM-6B:于2023年3月开源。在进行ChatGLM千亿模型内测的同时,清华团队也开放出了同样技术小参数量的版本,方便研发者们进行学习和开发(非商用)。 ChatGLM对话模型的微调需要用到两个部分;一是已预训练的模型文件,二是ChatGLM的源码文件。 模型文件
生成的结果保存在 ./output/$CHECKPOINT/generated_predictions.txt。在评测数据中,含有与验证集相同的输入,labels 是dev.json中的预测输出,predict 是 ChatGLM2-6B 生成的结果,对比预测输出和生成结果,评测模型训练的好坏。如果不满意调整训练的参数再次进行训练。
轻松接入现有项目接口,支持实时上传文档-Chatglm3-6B、大语言模型、模型微调、模型部署、人工智能、大模型 我学还不行阿 53:10 吹爆!ChatGLM-6B高效微调代码精讲实战教程,大模型训练流程及原理+微调容易踩的坑全详解!(人工智能/深度学习) 人工智能与Python...
ChatGLM2-6b是清华开源的小尺寸LLM,只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调,是目前社区非常活跃的一个开源LLM。 本范例使用非常简单的,外卖评论数据集来实施微调,让ChatGLM2-6b来对一段外卖评论区分是好评还是差评。 可以发现,经过微调后的模型,相比直接 3-shot-prompt 可以取得明显更好的效果。