将一条多轮对话数据,拆分成多条数据。例如将以上示例拆分成如下三条数据。 相比方法一,方法二能够更加充分利用多轮对话中每一个Assistant的回复内容。但是弊端在于,需要将一个包含n轮对话的数据,拆分成n条数据,训练效率降低了n倍,训练方法不高效。 例如:https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning [ {...
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,包括输入和输出序列的标记化、对齐等。 预训练:使用公开数据集对模型进行预训练,以学习语言表示和生成能力。 微调:使用自己...
在评测数据中,含有与验证集相同的输入,labels 是dev.json中的预测输出,predict 是 ChatGLM2-6B 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。如果不满意调整训练的参数再次进行训练。 现在我们来使用web_demo.sh部署我们的模型 代码语言:shell 复制 PRE_SEQ_LEN=32CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3 web_de...
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我们演示了使用AdaLoRA算法,使用1条样本对ChatGLM2-6b实施微调。几分钟就成功注入了"梦中情炉"有关的知识。 summary: (1) 只需要1条样本,很少的训练时间,就可以通过微调给LLM注入知识。 (2)LLM是一种类似Key-Value形式的知识数据库,支持增删改查。通过微调可以增删修改知识,通过条件生成可以查询提取知识。
将对应的demo或代码中的THUDM/chatglm2-6b换成经过 P-Tuning 微调之后 checkpoint 的地址(在示例中为 ./output/adgen-chatglm-6b-pt-8-1e-2/checkpoint-3000)。注意,目前的微调还不支持多轮数据,所以只有对话第一轮的回复是经过微调的。 在P-tuning v2 训练时模型只保存 PrefixEncoder 部分的参数,所以在推...
1.chatGLM2-6b 模型我已经从huggingface 下载到服务器,因为我的服务器不能直接连接huggingface 下载 我是放到了文件夹下 /data/tmp/chatGLM2_6b_pretrain,包含模型文件和一些配置文件,直接在huggingface下载就好 2.打印模型结构 1fromtransformersimportAutoModel23model_name ="/data/tmp/chatGLM2_6b_pretrain"4mo...
【ChatGLM2-6B模型部署+微调+预训练】教程,看完保证少走99%的弯路——人工智能/多模态大模型/预训练/微调 晓柒带你学Python 279421 19:05 在服务器上部署通意千问Qwen-7B开源大模型 Joker大金宝 1:28:56 吹爆!这可能是B站最通俗易懂的【大模型微调】实战教程了 ,AI大佬精细讲解 全程干货无废话,学完即可...
在ChatGLM2的训练源码中，我们观察到输入`input_ids`是由`prompt`、`answer`和结束符（由tokenizer定义）拼接而成。`prompt`由`tokenizer.build_prompt(query, history)`生成，包含了历史对话和当前轮次用户输入的拼接。`answer`则为当前轮次的回复。通过查看huggingface上`chatglm2-6b`的tokenizer代码，...
1.1.【官方教程】ChatGLM2-6B 部署与微调 1:03:26 2.2-【官方教程】ChatGLM + LangChain 实践培训 1:03:25 深度学习之模型部署 3.3万播放 模型训练好后该怎么部署?计算机博士2小时教会你如何将PyTorch与TensorFlow YOLOv3检测模型通过docker部署到服务器 4.2万播放 Pycharm连接GPU云服务器进行深度学习超详细教程...