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作为一种强大的语言模型,在对话生成、理解等方面展现出卓越的能力。然而,对于特定应用场景,直接使用预训练模型可能无法完全满足需求。因此,利用自有数据集对ChatGLM2-6B进行微调,成为提升对话系统性能的有效途径。本文将深入探讨这一过程,并结合千帆大模型开发与服务平台进行实例分析。 一、自有数据集准备 1...
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...
一行代码开启微调 环境准备 数据集准备 使用LoRA 微调 加载并进行推理 CHATGLM2-6B是清华智普开源的大语言模型,Huggingface 开源的 PEFT 大模型高效微调工具包,本文主要介绍对CHATGLM2-6B大模型进行 LoRA 微调,只要你有训练数据,然后本地下载好大模型的checkpoint,就可以最少只需 1 行代码就可以微调你自己的 LLM。
运行微调除 ChatGLM2-6B 的依赖之外,还需要安装以下依赖 pip install rouge_chinese nltk jieba datasets 准备数据集 可以参考官方示例制作自己的数据集: 官方ADGEN数据集示例是根据输入(content)生成一段广告词(summary)。可以从 Google Drive 或者Tsinghua Cloud 下载处理好的 ADGEN 数据集,将解压后的 AdvertiseGen ...
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。
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...
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。
本文介绍了ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两个开源的中英双语对话模型,它们由清华大学的KEG和数据挖掘小组(THUDM)开发和发布。这两个模型是基于GLM模型的混合目标函数,在1.4万亿中英文tokens数据集上进行训练,并实现了模型对齐。本文将探讨它们的优势、应用场景、训练数据集来源以及如何使用它们进行对话生成和微调。