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。更长的上下文：基于...
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。 更长的上下文:基于FlashAttention...
人类反馈数据:包括人类评价和偏好的数据,用于对齐训练GLM模型。 自定义数据集:可以根据自己的需求和场景,构建自己的JSON格式的数据集,用于P-Tuning微调ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型。 数据集来源: 这两个模型的训练数据集主要来自于以下几个来源 : 中文对话数据集:包括豆瓣多轮对话、小黄鸡对话、微博对话、电商对话...
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。
自定义数据集:可以根据自己的需求和场景,构建自己的JSON格式的数据集,用于P-Tuning微调ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型。 数据集来源: 这两个模型的训练数据集主要来自于以下几个来源 : 中文对话数据集:包括豆瓣多轮对话、小黄鸡对话、微博对话、电商对话等。
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...
首先在main/txt文件夹下新建了一个名为《伤寒杂病论》的文本文档,进行训练: 数据训练: 双击运行 ceylon buils_rtst_default_index.bat 4. 启动运行 ** 启动 ** gcode run_GLM6B.bat ** 问答 ** 总结 前前后后搞了一周左右,周六早起都在弄这个,这个真的比打游戏好玩多了,虽然我不玩游戏,那种克服困难搞...
人类反馈数据:包含人类评价和偏好的数据,用于对齐训练GLM模型。 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 ...