在分析源码之前,先抛出一个结论:ChatGLM2的多轮对话训练方式如下图所示,只有最后一轮对话内容参与计算loss,其他的Assistant回复内容不参与计算loss,训练数据利用不充分,造成浪费。 问题1: ChatGLM2如何组织多轮对话训练数据? 我们看一下chatglm2的训练源码ptuning/main.py: main.py 可以看到模型最终的输入input_ids...
使用已挂载到项目的数据(即 AdvertiseGen 数据集中的 dev.json 和 train.json 文件)对 ChatGLM2-6B 进行专项训练。文件中包含标记好的各物品及其特征(content)和对应的标准广告词(summary),让 chatglm2-6b 根据输入(content)生成一段广告词并与标答(summary)比对,从而不断修正优化,直到最终能够根据输入生成较为贴...
ChatGLM2-6B使用 Multi-Query Attention，提高了生成速度。生成2000个字符的平均速度对比如下：Multi-Query Attention同时也降低了生成过程中KV Cache的显存占用。此外，ChatGLM2-6B采用Causal Mask进行对话训练，连续对话时可复用前面轮次的 KV Cache，进一步优化了显存占用。因此，使用6GB显存的显卡进行INT4量化的推理时...
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...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是具有巨大潜力的中英双语对话模型,经过1.4万亿中英文tokens数据集的训练,它们能够生成流畅、自然、有趣和有用的对话回复。在各项对话任务中,ChatGLM2-6B表现优异,性能提升显著,尤其在数学任务上,性能提高了571%。它们支持更长的上下文长度和更高效的推理,具有广泛的应用场景,可用于构建聊天机...
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修改train.sh并运行以开始训练 代码语言:shell 复制 PRE_SEQ_LEN=32CHECKPOINT=adgen-chatglm2-6b-pt-32-2e-2STEP=3000NUM_GPUS=1torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=1main.py\--do_train\--train_file(训练集文件路径)\--validation_file(验证集文件路径)\--preprocessing_num_workers10\...
更加悲剧的是国产翘楚ChatGLM2-6B模型，超长话题检索任务中，在超过6K之后性能急剧下降，准确率在10K、13K、16K上直接降低到了0！在行检索任务上表现12K以内垫底，12K以上，MPT-30B-Chat降到了0，只有LongChat表现尚可，可以说，开源模型一片惨淡！这个评测是基于LM-SYS最新推出的LongEval评测系统做的。超长上下文评测...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是具有巨大潜力的中英双语对话模型,经过1.4万亿中英文tokens数据集的训练,它们能够生成流畅、自然、有趣和有用的对话回复。在各项对话任务中,ChatGLM2-6B表现优异,性能提升显著,尤其在数学任务上,性能提高了571%。它们支持更长的上下文长度和更高效的推理,具有广泛的应用场景,可用于构建聊天机...