评测指标为中文 Rouge score 和 BLEU-4。生成的结果保存在./output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2...
--model_name_or_path chatglm2_6b \ --output_dir output/adgen-chatglm2-6b-pt \ --overwrite_output_dir \ --max_source_length 64 \ --max_target_length 128 \ --per_device_train_batch_size 1 \ --per_device_eval_batch_size 1 \ --gradient_accumulation_steps 16 \ --predict_with_ge...
生成的结果保存在 ./output/adgen-chatglm2-6b-pt-32-2e-2/generated_predictions.txt。我们准备了 5 条推理数据，所以相应的在文件中会有 5 条评测数据，labels 是 dev.json 中的预测输出，predict 是 ChatGLM2-6B 生成的结果，对比预测输出和生成结果，评测模型训练的好坏。如果不满意调整训练的参数再次进行...
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...
model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b")tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b")input_ids=tokenizer.encode("你好,我是 wx:libin9iOak ",return_tensors="pt")output_ids=model.generate(input_ids)output_text=tokenizer.decode(output_ids[0]) ...
6b \ # --output_dir output/adgen-chatglm-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR \ # --overwrite_output_dir \ # --max_source_length 64 \ # --max_target_length 64 \ # --per_device_train_batch_size 1 \ # --per_device_eval_batch_size 1 \ # --gradient_accumulation_steps 16 \ # --...
6b \--output_dir/home/jimmy/code/model/output/adgen-chatglm2-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR\--overwrite_output_dir \--max_source_length64\--max_target_length128\--per_device_train_batch_size1\--per_device_eval_batch_size1\--gradient_accumulation_steps16\--predict_with_generate \--max_...
开源的LLM之前拉开的性能差距并不大，对比之下，大都首选肯定还是能商用的。LLM很重要，但更重要是用户，...
1: https://gitee.com/mirrors/chatglm2-6b 2: https://zhuanlan.zhihu.com/p/6395048953: https://github.com/thudm/chatglm2-6b 4: https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B 中英双语对话模型 有那些应用场景?
生成的结果保存在 ./output/adgen-chatglm2-6b-pt-32-2e-2/generated_predictions.txt。我们准备了 5 条推理数据,所以相应的在文件中会有 5 条评测数据,labels 是 dev.json 中的预测输出,predict 是 ChatGLM2-6B 生成的结果,对比预测输出和生成结果,评测模型训练的好坏。如果不满意调整训练的参数再次进行训练...