在人工智能领域,特别是自然语言处理(NLP)方面,ChatGLM2-6B模型以其强大的语言理解和生成能力,受到了广泛的关注和应用。然而,许多开发者在尝试对ChatGLM2-6B进行P-tuning(参数微调)时,却发现微调后的模型性能并未如预期般提升,反而出现了“变傻”的现象,即模型的通用对话能力退化,针对特定任务的回答也变得不准确。...
cd ChatGLM2-6B/ptuning/ bash evaluate.sh 评测指标为中文 Rouge score 和 BLEU-4。生成的结果保存在 ./output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/generated_predictions.txt 其中,labels 是 dev.json 中的预测输出,predict 是 ChatGLM-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...
上图左边为P-Tuning,右边为P-Tuning v2。P-Tuning v2层与层之间的continuous prompt是相互独立的。 ChatGLM2-6B 模型下载 huggingface 地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main 数据集处理 数据集还是使用GitHub上的Chinese-medical-dialogue-data中文医疗对话数据集。 GitHub地址如下: https://g...
P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。 官方文档地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main/ptuning 下面以 ADGEN (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法。 租用机器 我们所使用的环境是矩池云 ChatGLM2...
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其...
4、ptuning微调问题 按ptuing/readme.md的介绍,把AdvertiseGen训练了一把,量化8(其它核心参数没改) 代码语言:javascript 复制 PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2NUM_GPUS=1torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=$NUM_GPUSmain.py \--do_train \--train_file AdvertiseGen/train.json \--validation_fil...
综上所述,各种微调方法适用于不同的场景和任务。SFT监督微调适用于快速适应目标任务,LoRA适用于减少参数量和成本,P-tuning v2适用于多任务学习,而Freeze适用于提取特定层次的特征。 1.下载glm2训练脚本 git clonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git ...
综上所述,各种微调方法适用于不同的场景和任务。SFT监督微调适用于快速适应目标任务,LoRA适用于减少参数量和成本,P-tuning v2适用于多任务学习,而Freeze适用于提取特定层次的特征。 1.下载glm2训练脚本 git clonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git ...
各种微调方法适用于不同的场景和任务。SFT监督微调适用于快速适应目标任务,LoRA适用于减少参数量和成本,P-tuning v2适用于多任务学习,而Freeze适用于提取特定层次的特征。
在人工智能领域,模型微调(PTuning)是提升模型性能的重要手段之一。本文将详细介绍如何在矩池云平台上使用ChatGLM2-6B模型进行PTuning,以及这一过程中的关键步骤和注意事项。 一、ChatGLM2-6B模型简介 ChatGLM2-6B是一个开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数。该模型针对中文问...