在全新的prompt格式下,也可以通过识别<|user|>来定位生成句子的结束,表示AI助手对话结束,该进行用户输入了。 3.4 对话模式 对系统的角色设定为<|system|>后接的内容。 3.5 工具模式 构建system prompt,用list of dict的形式说明可调用的工具。 •输入1:location,地理位置 •输入2:unit,温度单位 模型调取对应...
一、文心一言prompt生成器 1.思路 2.数据集 3.对标产品 4.部署效果 二、环境设置 1.PaddlePaddle环境 2.PaddleNLP环境 三、数据集转换 1.数据查看 2.读取数据 3.切分train/dev 4.按格式要求另存数据集 四、训练配置 1.修改配置 2.开始训练 3.动态图推理 五、gradio部署 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构...
其中prompt是由tokenizer.build_prompt(query,history)得到的,也就是将历史对话和当前轮次的用户输入query进行拼接,而answer则是当前轮次的回复 进一步,我们找到huggingface上chatglm2-6b的tokenizer代码,看一下build_prompt方法 tokenization_chatglm.py 其中eos_token=,很容易得出ChatGLM2的多轮对话数据的组织格式如下,...
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...
`prompt`由`tokenizer.build_prompt(query, history)`生成，包含了历史对话和当前轮次用户输入的拼接。`answer`则为当前轮次的回复。通过查看huggingface上`chatglm2-6b`的tokenizer代码，我们发现`build_prompt`方法中包含了结束符`eos_token`，揭示了ChatGLM2多轮对话数据组织格式的关键点。对于`labels`，...
标准化prompt生成 为了将历史对话能够传给模型,我们需要生成特制的prompt格式。也就是将历史对话用拼接字符串的方式放入prompt,传送给模型,以便模型支持上下文能力。 具体的prompt的创建方法和小窍门,可以参考很多学习prompt的项目,比如:https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zhIn [5] def prepare_query...
模型推理生成回答时,需要在问答前后加上“[Round 0]\n问”或“\n答”。因此我们需要转换一下输入数据的格式,加上相应的prompt,即convert_txt函数: defconvert_txt(filepath:str):withopen(filepath,'r', encoding='utf8') as f:data=f.read().split('\n\n')data_dict={'q': [], 'v': []}for...
# 通过命令行进行测试 curl-XPOST"http://xxx.xxx.xxx.xxx:8099"\-H'Content-Type: application/json'\-d'{"prompt": "猪为什么能够上树吃苹果", "history": []}' OpenAI接口适配 实现了OpenAI格式的流式API部署。即如果您之前调用的是ChatGPT的接口,可以实现缝切换chatglm2-6b。具体实现方式如下: ...
在文章《为什么你在用 ChatGPT 的提示词 Prompt 似乎效果不如人意?》中,大模型在不同语言之间的推理能力不同,所以数据集需要包含中英两种语言,以提高模型的表现。 能力变化 为了更有针对性地分析模型在不同文本长度下的相对表现,下图展示了模型在不同文本长度区间上,所有任务上的平均相对分数。