chatGLM2-6B的模型地址:(需要科学上网 ) 其实主要的就是这7个bin大文件,存放的模型参数 chatglm2-6B模型参数 下载方式 手动下载! 下载完毕上传到租赁的GPU服务器就行,可能比较费流量 git lfs 工具——用来下载大文件的工具(受网络限制 ,可能需要多次尝试) git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B#mo...
1. 更新模型到最新版,首先使用命令行工具进入models\chatglm2-6b,执行git pull,由于huggingface网络问题,需要执行几次,直到成功 2. 参数设置 最重要的几个参数:
ChatGLM2-6B是由智谱AI与清华KEG实验室发布的中英双语对话模型,具备强大的推理性能、效果、较低的部署门槛及更长的上下文,在MMLU、CEval等数据集上相比初代有大幅的性能提升。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台...
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 如果checkpoint的下载速度较慢，可以只下载模型实现：GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 然后，手动下载模型参数文件，并将文件替换到本地的chatglm2-6b目录下。地址：https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019...
本次ChatGLM2-6B上下文从2k扩展到了32k主要是应用了一种叫做 FlashAttention 的技术。flash-attention是一种快速、高效、可扩展的注意力机制，它利用了一种称为哈希感知（hash-aware）的技术，可以根据它们的相似性将输入序列中的元素分配到不同的桶（bucket）中。这样，模型只需要计算桶内元素之间的注意力权重，而...
ChatGLM2-6B是一种基于Transformer架构的开源双语对话语言模型,具有60亿参数,支持中英文两种语言。它基于GLM-130B模型进行优化,在大量无监督数据上进行预训练,并使用迁移学习和微调技术来提高对话性能。ChatGLM2-6B的主要特点包括: 强大的语言生成和理解能力:ChatGLM2-6B能够根据上下文生成连贯、有意义的回复,并理解复...
微调ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B以适应特定领域或任务的方法有以下几种123: 使用P-Tuning v2方法:这是官方推荐的微调方法,通过添加可学习的软提示(soft prompts)来调整模型的行为,而不改变模型参数。这种方法有效地避免灾难性遗忘,节省显存和时间。需要准备自定义的数据集,然后修改相关参数,并运行训练和评估脚本来进行...
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。
基本主观感受为,普通的prompt,一般chatgpt和文心一言能用的chatglm也可以用,效果也差不很多.当然chatglm2-6b只有6g的参数量,有些地方表现差强人意,也是正常现象. 大模型可以充当我们学习和工作的助手,可以通过prompt角色扮演,让它帮我们完成很多工作,比如: 充当英语翻译和改进者我希望你能担任英语翻译,拼写校对和...