一、Lora LoRA 微调技术的思想很简单,在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 增加一个旁路,一般是在 transformer 层,做一个降维再升维的操作,模型的输入输出维度不变,来模拟 intrinsic rank,如下图的 A 和B。训练时冻结 PLM 的参数,只训练 A 和B,,输出时将旁路输出与 PLM 的参数叠加,进而影响
首先,在性能上,chatglm2-6b升级了基座模型,并在各项数据集评测上取得了优异成绩。其次,在上下文长度方面,chatglm2-6b将基座模型的上下文长度从2K扩展到了32K,并在对话阶段使用8K的上下文长度进行训练,这大大提高了模型的对话能力和理解深度。此外,chatglm2-6b还基于Multi-Query Attention技术,实现了更高效的推理速度...
LoRA微调的基本思想是通过将大模型的权重矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵的和,从而实现对大模型的压缩和加速。这种分解可以有效地降低模型的存储需求和计算复杂度,同时保持模型的性能。二、应用LoRA微调在本节中,我们将详细介绍如何使用LoRA微调chatGLM2-6B模型。首先,我们需要安装LoRA库和相应的深度学习框架(如PyTorch)。
LoRA是目前主流的一种低成本LLM微调解决方案,它是通过冻结LLM的模型参数,只训练A/B两矩阵来进行学习(通过引入A/B两个矩阵进行低秩分解,从而降低需要训练的参数量)。这里我们借助阿里云的机器学习PAI -DSW平台使用ChatGLM-Efficient-Tuning这个开源项目对 ChatGLM2-6B 模型使用Lora的方法进行参数微调。 二、实现过程 2...
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模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍
随着大模型技术的广泛应用,利用自有垂直领域的数据进行模型微调已成为一种快速有效的应用方式。chatglm2-6b作为在国内开源的大模型中效果突出的代表,其在P40显卡上进行LORA微调的实践具有重要意义。本文将详细介绍这一过程。 一、chatglm2-6b模型介绍 chatglm2-6b模型在多个方面相较于初代模型有所提升。首先,其基座模...
背景: 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模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍 github:
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模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的训练数据集主要包括以下几个部分: 中英文通用语料:包括维基百科、CommonCrawl、OpenWebText、BookCorpus等大规模的中英文文本数据,用于预训练GLM模型。 中英文对话语料:包括LCCC、Weibo、Douban、Reddit、Twitter等多个来源的中英文对话数据,用于微调GLM模型。
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 ...