1、调用微调的 ChatGLM2-6B - 微调输出目录 (1)查看输出目录 (base) ailearn@gpts:~$ cd /data/sda/deploy/chatglm2/ChatGLM2-6B/ptuning (base) ailearn@gpts:/data/sda/deploy/chatglm2/ChatGLM2-6B/ptuning$ ll output total 4 drwxrwxr-x 3 ailearn ailearn 44 Dec 25 22:43 ./ drwxrwx...
ChatGLM-6B使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。 不过,由于ChatGLM-6B的规模较小,目前已知其具有相当多的局限性,如事实性/数学逻辑错误,可能...
微调后的ChatGLM2-6B模型可以应用于多种场景,如智能客服、知识问答、文本创作等。通过不断优化和调整,模型可以逐渐适应特定领域的需求,提供更加精准和个性化的服务。 结论 使用自有数据集微调ChatGLM2-6B模型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...
使用PyTorch等深度学习框架加载预训练的ChatGLM2-6B模型。需要注意的是,微调时只需要加载模型的参数,而不是整个模型。这样可以节省计算资源和时间。 定义损失函数和优化器根据特定任务的需求,定义适当的损失函数和优化器。常见的损失函数包括交叉熵损失、均方误差损失等。优化器可以选择SGD、Adam等。在定义损失函数和优化...
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 ...
ChatGLM2-6B的升级部分 第一代的ChatGLM2-6B是一个非常优秀的聊天大语言模型。它的部署成本很低，完全版本仅需13GB显存即可进行推理，微调需要14GB显存，在消费级显卡即可使用。而其INT4量化版本则最低仅需6GB即可推理。相比较第一代，第二大的ChatGLM2-6B模型主要有四点升级：ChatGLM2-6B升级1：基座模型升级...
部署在项目框架中,请使用 export_model.py 将微调后的权重合并到 ChatGLM-6B 模型中并导出完整模型。 python src/export_model.py \ --checkpoint_dir cognition \ --output_dir path_to_save_model 通过类似如下代码的调用方式,您可以在任何项目中独立部署微调后的模型。
最近清华大学又给我们整出了ChatGLM2-6b,其性能相比上一代拥有了较大的提升。如果想要微调现有的大语言模型,现在也许是个不错的时机。 本篇文章将介绍如何使用较低的成本在云上微调自己的模型。 相关链接: THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 (github.com...
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。
一、ChatGLM2-6B简述 ChatGLM2-6B是开源的中英文双语对话模型,基于General Language Model (GLM) 架构,是清华和智谱AI开源的一个大模型。项目地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B。在该项目下已经清楚地介绍了如何进行微调的工作。 二、项目下载与模型微调-ptuning v2 ...