ChatGLM2-6B支持模型微调,包括Prompting和参数高效微调等方式。Prompting:通过设计合适的提示词(Prompt)来引导模型生成符合期望的回答。 参数高效微调: LoRA:一种轻量级的模型微调方法,只调整模型的部分参数。 P-tuning v2:一种基于Prompt的模型微调方法,通过调整Prompt的嵌入向量来优化模型性能。 全参数微调:调整模型的...
对于ChatGLM2-6B 模型基于PEFT的特定任务微调实验。 1.1 硬件需求 注:r 为LoRA 维数大小,p 为前缀词表大小,l 为微调层数,ex/s 为每秒训练的样本数。gradient_accumulation_steps 参数设置为 1。上述结果均来自于单个 Tesla V100 GPU,仅供参考。 1.2 微调方法 目前我们实现了针对以下高效微调方法的支持: LoRA:仅...
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...
ChatGLM2-6B的微调方法主要包括LoRA、P-Tuning V2和Freeze等。这些方法各有特点,可以根据具体需求选择适合的方法进行微调。 1. LoRA方法 LoRA方法通过仅微调低秩适应器来实现模型的快速适应。这种方法在保持模型大部分参数不变的情况下,仅对部分参数进行微调,从而降低了计算成本和存储需求。 2. P-Tuning V2方法 P-...
ChatGLM2-6B 模型的微调。需要使用--use_v2 参数来进行训练。 本地模型的微调,需要使用--model_name_or_path参数来指定。 不联网情况下微调训练 alpaca_gpt4_zh要用10个小时,换self_cognition数据集30秒训练完成。 mkdir output CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python src/train_bash.py \--do_train \--model_name...
ChatGLM-6B:于2023年3月开源。在进行ChatGLM千亿模型内测的同时,清华团队也开放出了同样技术小参数量的版本,方便研发者们进行学习和开发(非商用)。 ChatGLM对话模型的微调需要用到两个部分;一是已预训练的模型文件,二是ChatGLM的源码文件。 模型文件
ChatGLM2-6B 环境已经有了，接下来开始模型微调，这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM2-6B 模型进行参数微调，P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%，再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法，最低只需要 7GB 显存即可运行。安装依赖 # 运行微调需要 4.27.1 版本的 transformerspip ...
ChatGLM2-6b是清华开源的小尺寸LLM,只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调,是目前社区非常活跃的一个开源LLM。 本范例使用非常简单的,外卖评论数据集来实施微调,让ChatGLM2-6b来对一段外卖评论区分是好评还是差评。 可以发现,经过微调后的模型,相比直接 3-shot-prompt 可以取得明显更好的效果。
LORA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)微调方法是一种有效的模型微调方式。它冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。具体地,在原始PLM(Pre-trained Language Model)旁边增加一个旁路,做一个降维再升维的操作。训练的时候固定...
4、torch一定是GPU模式,而不是cpu,即torch.cuda.is_available()=true 5、也可使用网页版进行微调配置,python src/train_web.py 6、切换数据集重新训练要清空output文件夹和C:\Users\A\.cache\huggingface文件夹 7、要持续学习各项微调的参数,防止过拟合,loss要稳定下降,不能为0,到0.1左右是比较合适的...