ChatGLM2-6B P-Tuning v2 是一种基于 Transformer 的预训练语言模型,它在大量无标签数据上进行预训练,并使用 P-tuning 技术进行微调。P-tuning 是一种半监督学习技术,它使用无标签数据来增强预训练模型的泛化能力。下面我们将通过一个实例展示如何使用 ChatGLM2-6B P-Tuning v2 进行医疗问答任务的微调训练。假设...
v2微调技术利用deep prompt tuning,即对预训练Transformer的每一层输入应用continuous prompts。deep prompt tuning增加了continuo us prompts的能力,并缩小了跨各种设置进行微调的差距,特别是对于小型模型和困难任务 上图左边为P-Tuning,右边为P-Tuning v2。P-Tuning v2层与层之间的continuous prompt是相互独立的。 Chat...
基于Huggingface的开发规范,将原模型超参数文件与微调后的超参数文件一起加载,并调用。 调整web_demo.sh文件中的路径配置,运行即可。 参考 ChatGLM2-6B微调视频讲解 基于第二代 ChatGLM2-6B P-Tuning v2 微调训练医疗问答任务 官方p-tuning微调文档
准备好训练数据, 执行train.shIn [ ] # 使用p-tuning对chatglm-6b进行微调 # 先手动把ptuningv2.zip解压到work/ptuningv2 , 再执行train.sh, 训练参数也是在这个文件中设定的 !bash work/ptuningv2/train.sh # train.sh内容 # PRE_SEQ_LEN=128 # LR=2e-2 # CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 work/...
各种微调方法适用于不同的场景和任务。SFT监督微调适用于快速适应目标任务,LoRA适用于减少参数量和成本,P-tuning v2适用于多任务学习,而Freeze适用于提取特定层次的特征。
2. LoRA 微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2 微调:引入了 prefix-tuning 的思想,每一层都加入了 prefix,并采用了多任务学习。解决了 P-tuning v1 中序列标注任务效果不佳和普遍性差...
综上所述,各种微调方法适用于不同的场景和任务。SFT监督微调适用于快速适应目标任务,LoRA适用于减少参数量和成本,P-tuning v2适用于多任务学习,而Freeze适用于提取特定层次的特征。 1.下载glm2训练脚本 git clonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git ...
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其...
在人工智能领域,特别是自然语言处理(NLP)方面,ChatGLM2-6B模型以其强大的语言理解和生成能力,受到了广泛的关注和应用。然而,许多开发者在尝试对ChatGLM2-6B进行P-tuning(参数微调)时,却发现微调后的模型性能并未如预期般提升,反而出现了“变傻”的现象,即模型的通用对话能力退化,针对特定任务的回答也变得不准确。
随着人工智能技术的飞速发展,大规模预训练语言模型(如ChatGPT、GPT-4等)在各类自然语言处理任务中展现出了惊人的能力。清华大学推出的ChatGLM2-6B模型,作为其中的佼佼者,凭借其强大的语言理解和生成能力,吸引了众多研究者和开发者的关注。本文将详细介绍如何基于P-Tuning技术,对ChatGLM2-6B进行微调,并探讨如何将自己...