可能还需要增大 max_source_length 和 max_target_length 来匹配你自己的数据集中的最大输入输出长度。并将模型路径 THUDM/chatglm2-6b 改为你本地的模型路径。1、train.sh 文件修改 PRE_SEQ_LEN=32LR=2e-2NUM_GPUS=1torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \ --...
ChatGLM2-6B作为清华技术成果转化公司智谱AI研发的中英双语对话机器人,以其强大的多领域知识、代码能力、常识推理及运用能力,受到了广泛关注。本文将指导您如何使用自有数据集对ChatGLM2-6B进行微调,以优化模型在特定任务上的表现。 ChatGLM2-6B模型介绍 ChatGLM2-6B是ChatGLM的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是中英双语对话模型,基于General Language Model (GLM)架构,具有不同的参数规模和特性。ChatGLM2-6B在ChatGLM-6B的基础上增加了Multi-Query Attention和Causal Mask等新特性,提高了生成速度和显存占用优化。训练自己数据集的步骤如下: 数据准备:将数据集转换成模型训练所需的格式,包括输入和...
ChatGLM-6B是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,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上(INT4)显存占用**6G**左右, **优点**: 1.较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,一需求可以进一步降低到 10GB(INT8...
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得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。
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得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B:双语对话生成的领先之选 ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B12是由清华大学的KEG和数据挖掘小组(THUDM)共同开发和发布的两个开源中英双语对话模型。这两款模型基于GLM模型的混合目标函数,在1.4万亿中英文tokens的庞大数据集上进行了训练,并进行了模型对齐2。主要目标是生成流畅、自然、有趣和有用的...
对于统计类分析,我们主要通过模板和大模型改写的方式来构建 SQL 训练数据,对GLM进行微调,增强模型NL2SQL的能力,然后直接执行 SQL 来获取分析结果。 亮点: 1、微调意图识别和SQL生成两个模型。 2、构建数据集的方式值得借鉴。 3、数据量少的只有200条,但是泛化能力很强。 4、多用枚举,少用否定句的经验不错,少...
自定义数据集:用户可根据需要构建自己的JSON格式数据集,用于P-Tuning微调ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型。 数据集来源: 这些数据集来自不同的资源,具体如下: 中文对话数据集:豆瓣多轮对话、小黄 鸡对话、微博对话、电商对话等,可在相关链接1进行下载。