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...
对于预训练模型,可以自由设计训练数据的组织格式;对于chat模型,最好遵从官方的数据组织格式。 源码分析 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...
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...
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...
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...
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,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...
1)创建模型目录: mkdir -p models/chatglm2-6b/1/ 2)宿主机拷贝chatglm2到容器内模型目录: docker cp chatglm2-6b 容器名:/容器内路径/models/chatglm2-6b 3)创建模型配置文件 : vi models/chatglm2-6b/config.pbtxt 包含各种参数,input,output参数,模型路径等. ...