然后,我们将上下文列表转换为prompt字符串,并使用prompt_tuning函数对模型进行微调。接着,我们从微调结果中提取预测标签,并将其转换为字符串形式。最后,我们打印出prompt、预测标签和标签字符串的信息。总结:通过逐行代码学习ChatGLM2-6B大模型SFT微调的过程,我们可以深入理解模型的训练和优化过程。通过自定义prompt_tuning...
手写prompt来引导模型适应下游任务:成本高,难以达到最优,不同的prompt的结果差距很大 3.2全参数微调 Pre-training:全量训练,无标注数据 Fine-tuning:全量训练,标注数据 3.3参数高效微调 P-tuning v2微调 3.4使用P-Tuning v2微调 https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning 软件依赖 运行微调需要4.27....
与微调相比,P-tuning v2每个任务的可训练参数为0.1%到3%,这大大降低了训练时间的内存消耗和每个任务的存储成本,再通过模型量化、Gradient Checkpoint等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。 对于P-Tuning 的论文在这里:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and T...
max_target_length = data_args.max_target_length def preprocess_function_eval(examples): inputs, targets = [], [] for i in range(len(examples[prompt_column])): if examples[prompt_column][i] and examples[response_column][i]: query = examples[prompt_column][i] history = examples[history...
解密Prompt系列6. lora指令微调扣细节-请冷静,1个小时真不够~ promptnlpchatgpt 上一章介绍了如何基于APE+SELF自动化构建指令微调样本。这一章咱就把微调跑起来,主要介绍以Lora为首的低参数微调原理,环境配置,微调代码,以及大模型训练中显存和耗时优化的相关技术细节 风雨中的小七 2023/04/29 10.4K1 微调llama2模...
2. ChatGLM的LoRA/P-Tuning微调 为了使GLM更适应特定的对话场景,如问答、聊天等,可以采用LoRA(Low-Rank Adaptation)或P-Tuning(Prompt Tuning)等高效微调技术。 LoRA微调 LoRA通过在模型参数矩阵中插入小的可训练矩阵(低秩矩阵),来实现对原模型的快速适应。这种方法相比全参数微调,计算量更小,训练速度更快。 步骤...
prompt_col='prompt',response_col='response',history_col='history',max_context_length=1024,max_target_length=1024):super().__init__()self.__dict__.update(locals())def__len__(self):returnlen(self.df)defget(self,index):data=dict(self.df.iloc[index])example={}#context根据prompt和...
data=[{'prompt':x,'response':description}forxinget_prompt_list(keyword)] dfdata=pd.DataFrame(data) display(dfdata) importdatasets#训练集和验证集一样ds_train_raw=ds_val_raw=datasets.Dataset.from_pandas(dfdata) 2,数据转换 #这是支持 history列处理,并且按照batch预处理数据的方法。defpreprocess(ex...
bash work/ptuningv2/train.sh # train.sh内容 # PRE_SEQ_LEN=128 # LR=2e-2 # CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 work/ptuningv2/main.py \ # --do_train \ # --train_file AdvertiseGen/train.json \ # --validation_file AdvertiseGen/dev.json \ # --prompt_column content \ # --response_...
根据一些实验测试,最后我选用的prompt方式是,在所有对话前后加了“Round”和“问” 或“答”,同时在最开始加了一段对话:“\n问:你现在是一个微信聊天机器人,接下来你要根据我的提问,作出相应的回答。\n答:好的,请开始你的提问。” convert_txt函数会对输入文本进行问答划分,最后将处理后的数据集保存在一个字...