微调ChatGLM2-6B首先需要准备适合的数据集。数据集应包含丰富的对话样本,以覆盖希望模型优化的特定任务或领域。数据集的格式通常为JSON,包含输入和输出对。收集数据可以从自有资源、公开数据集或用户交互记录中获取对话数据,并进行清洗和格式化处理,确保数据质量。 2. 环境配置 在进行模型微调之前,需要配置好相应的环境。
最终,训练集数据有3821条,验证集有463条,测试集有477条数据。整理后的验证集和测试集数据格式如下: 训练集处理为常用的instruction、input、output类的格式,如下: 2 模型微调 为了简化微调任务,使用开源的Llama-factory微调chatglm2-6b模型。将微调训练数据集放到Llama-factory下的data文件夹中,并在data文件夹下的...
进一步,我们找到huggingface上chatglm2-6b的tokenizer代码,看一下build_prompt方法 tokenization_chatglm.py 其中eos_token=,很容易得出ChatGLM2的多轮对话数据的组织格式如下,表示模型的生成结束符。 [Round 1] 问:{input1} 答:{target1} [Round 2] 问:{input2} 答:{target2} [Round 3] 问:{input3} 答...
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。 值得注意...
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 ...
THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 (github.com) THUDM/chatglm2-6b · Hugging Face 训练集准备 想办法整来足够的对话训练集,分为训练集(train.json)和验证集(dev.json)。 下面是官方给出训练集格式示例 ...
首先参考教程,准备好数据集https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main/ptuning PRE_SEQ_LEN=128 LR=2e-2 NUM_GPUS=1 CUDA_VISIBLE_DEVICE=0 python main.py \ --do_train \ --train_file AdvertiseGen/train.json \ --validation_file AdvertiseGen/dev.json \ ...
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集
ChatGLM2-6B 模型的微调。需要使用--use_v2 参数来进行训练。 本地模型的微调,需要使用--model_name_or_path参数来指定。 不联网情况下微调训练 alpaca_gpt4_zh要用10个小时,换self_cognition数据集30秒训练完成。 mkdir output CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python src/train_bash.py \--do_train \--model_name...
微调自己的数据集 首先需要在/ChatGLM2-6B/ptuning下新建一个目录用于存放训练用的数据,如果你数据已经上传到了矩池云网盘也可以不创建,train.sh里路径直接指定你网盘路径即可,服务器内网盘对应/mnt目录。 训练需要两个数据集,一个 train.json 训练用,一个 dev.json 验证用。