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...
更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。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...
ChatGLM2-6B 已经在大规模数据集上进行过训练,您可以直接部署、体验与机器人的高质量对话,也可以用自有数据集对其微调,得到自己的专属大模型。 详情可参考ChatGLM2-6B 官方。 本案例以 “ChatGLM2-6B” 模型为例,指导如何通过趋动云平台对模型进行强化训练,使其拥有我们想要的能力,本例主要是使用大量广告词来对...
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，初代的 ChatGLM-6B 模型最多能够生成 1119 个字符就会提示显存耗尽，而 Ch...
ChatGLM2-6B是ChatGLM的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等特性的基础上,增加了许多新特性。具体而言,ChatGLM2-6B: 更强大的性能:基于GLM的混合目标函数,经过大规模预训练与人类偏好对齐训练,性能显著提升。 更长的上下文:基于FlashAttention技术,上下文长度扩展至32K,允许更多轮次的对话。 更高效...
更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，全面升级了基座模型。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...
近半年来,UCloud对多款主流大语言模型进行了调研,针对其训练方法和模型特点进行逐一分析,方便大家更加深入了解和使用大模型。本文还将重点分享ChatGLM2-6B基于UCloud云平台的UK8S实践应用。 01 各模型结构及特点 自从2017年6月谷歌推出Transformer以来,它已经成为自然语言处理领域的重要里程碑和核心模型之一。从2018年至...
近半年来,通过对多款主流大语言模型进行了调研,我们针对其训练方法和模型特点进行逐一分析,方便大家更加深入了解和使用大模型。本文将重点分享ChatGLM2-6B基于UCloud云平台的UK8S实践应用。 01各模型结构及特点 自从2017年6月谷歌推出Transformer以来,它已经成为自然语言处理领域的重要里程碑和核心模型之一。从2018年至今...
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ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B:双语对话生成的领先之选 ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B12是由清华大学的KEG和数据挖掘小组(THUDM)共同开发和发布的两个开源中英双语对话模型。这两款模型基于GLM模型的混合目标函数,在1.4万亿中英文tokens的庞大数据集上进行了训练,并进行了模型对齐2。主要目标是生成流畅、自然、有趣和有用的...