LoRA 微调技术的思想很简单,在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 增加一个旁路,一般是在 transformer 层,做一个降维再升维的操作,模型的输入输出维度不变,来模拟 intrinsic rank,如下图的 A 和B。训练时冻结 PLM 的参数,只训练 A 和B,,输出时将旁路输出与 PLM 的参数叠加,进而影响原始模型的效果。该方...
Fine-tuning(微调)在机器学习中也是类似的概念。当我们使用预先训练好的模型(预训练Pre-training)来解决一个特定的任务时,有时我们需要对这个模型进行微调。这意味着我们会在已经训练好的模型的基础上进行进一步的训练,以使其更适应我们的特定任务。 在微调过程中,会使用一小部分与任务相关的数据来训练模型。可以冻结...
NCCL相关配置需要修改一下,要不然训练的时候会卡住。先要看容器使用的是哪个网卡,就是看节点的ip对应的网卡。 root@847ddde85555:/home/user/code/LLaMA-Factory# ifconfigeth0: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST> mtu 1450 inet 10.0.1.4 netmask 255.255.255.0 broadcast 10.0.1.255 ether 02:42:0a:0...
最近清华大学又给我们整出了ChatGLM2-6b,其性能相比上一代拥有了较大的提升。如果想要微调现有的大语言模型,现在也许是个不错的时机。 本篇文章将介绍如何使用较低的成本在云上微调自己的模型。 相关链接: THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 (github.com)...
chatglm2-6b在P40上做LORA微调 背景: 目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。
微调ChatGLM2-6B首先需要准备适合的数据集。数据集应包含丰富的对话样本,以覆盖您希望模型优化的特定任务或领域。数据集的格式通常为JSON,包含输入和输出对。以下是一些准备数据集的步骤: 收集数据:从自有资源、公开数据集或用户交互记录中收集对话数据。 清洗数据:去除噪声、重复项和无关信息,确保数据质量。 格式化数...
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b 在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用 chatglm2-6b 模型在集团 EA 的 P40 机器上进行垂直领域的 LORA 微调。 一、chatglm2-6b 介绍 ...
在使用ChatGLM2-6B模型进行微调时,有时会遇到模型性能下降的情况。这可能是由于多种原因造成的,下面我们将探讨一些常见的原因以及相应的解决方案。 过拟合:当模型在训练数据上表现得过于复杂,以至于在测试数据上表现不佳时,就会发生过拟合。为了避免过拟合,可以使用更简单的模型,或者在训练过程中使用正则化、早停等技...
ChatGLM2-6B 微调改变AI自我认知 一、前言 上篇说到ChatGLM2-6B及百川大模型的本地部署实战,实际商业项目中可能还需要在此基础上对模型进行相关微调再进行应用。本篇文章带大家微调入门教学。 注意:当前为AI技术高速发展期,技术更新迭代快,本文章仅代表作者2023年8月的观点。
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍