容器内准备chatglm2-6b模型深度学习框架LLaMA以及运行的环境依赖 root@847ddde85555:/home/user/code# tree -L 1. |-- LLaMA-Factory# 深度学习框架|-- chatglm2-6b# 开源大模型|-- downloadmodel.py `-- requirements.txt# python依赖包root@847ddde85555:/home/user/code# cat requirements.txttorch==...
图1 不同参数量化等级 chatglm2-6B对显存要求 部署流程 模型文件 首先明确:深度学习模型一般包含两个部分:分别是模型参数和模型结构。 模型参数:这是模型在训练过程中学习到的具体数值,它们用于表示模型中的连接权重和偏置项。深度学习模型通过不断地调整这些参数来使得预测结果接近于真实标签,从而完成模型的训练过程。
1.更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。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...
首先,从测试结果上看,我认为ChatGLM2-6B超越GPT4是比较真实的,大家从榜单的具体成绩可以看出,ChatGLM2-6B主要赢在Social Science,Humanities 和 Others 这三项上。而这三项实际上和训练的语料关系是比较大的,其中的很多项目是和国家的国情相关的,而非世界通识。因此,虽然我们不知道GPT4的中文语料占比,但是按照GPT...
您可以从Hugging Face Model Hub(https://huggingface.co/)或ChatGLM2-6B的官方GitHub仓库(https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)下载预训练的ChatGLM2-6B模型。确保选择与Python版本兼容的模型文件。 三、依赖安装 创建虚拟环境:使用Anaconda创建一个新的虚拟环境,以避免依赖冲突。 conda create --name ChatGLM...
基于ChatGLM初代模型的开发经验,全面升级了ChatGLM2-6B的基座模型。 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,与初代模型相比,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...
首先在main/txt文件夹下新建了一个名为《伤寒杂病论》的文本文档,进行训练: 数据训练: 双击运行 ceylon buils_rtst_default_index.bat 4. 启动运行 ** 启动 ** gcode run_GLM6B.bat ** 问答 ** 总结 前前后后搞了一周左右,周六早起都在弄这个,这个真的比打游戏好玩多了,虽然我不玩游戏,那种克服困难搞...
>> 更长的上下文=FlashAttention技术+上下文长度扩展到32K+8K训练+多轮对话:基于 Flash Attention 技术,我们将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练,允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限,我们会在...
更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。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...
更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。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...