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...
修改train.sh和evaluate.sh中的 train_file、validation_file和test_file为你自己的 JSON 格式数据集路径,并将 prompt_column 和 response_column 改为 JSON 文件中输入文本和输出文本对应的 KEY。 我修改的train.sh示例如下: ## 切记如果粘贴我的这个示例代码,请删除注释PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2NUM_GPUS=2#双...
ChatGLM2-6B是由智谱AI与清华KEG实验室发布的中英双语对话模型,具备强大的推理性能、效果、较低的部署门槛及更长的上下文,在MMLU、CEval等数据集上相比初代有大幅的性能提升。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台...
基于此,测试了chatglm2-6b、chatglm3-6b在下游NER数据集微调,结果发现,相同的数据集、相同的微调参数,chatglm2微调后测试结果略高于chatglm3,不同的prompt对结果也有较大影响,准确定义识别类别名称,尽量于世界知识中的表达一致对结果也有轻微影响。 1 数据集准备 采用Resume开源数据集,对原始的BIOE标注的数据进行...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是中英双语对话模型,具有不同的特性和应用场景。本文将介绍这两个模型的特点、训练方法和应用,并探讨如何训练自己的数据集进行模型优化。
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B12是由清华大学的KEG和数据挖掘小组(THUDM)共同开发和发布的两个开源中英双语对话模型。这两款模型基于GLM模型的混合目标函数,在1.4万亿中英文tokens的庞大数据集上进行了训练,并进行了模型对齐2。主要目标是生成流畅、自然、有趣和有用的对话回复3。
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的训练数据集包括以下几个主要部分: 中英文通用语料:如维基百科、CommonCrawl、OpenWebText、BookCorpus等,大规模中英文文本数据,用于预训练GLM模型。 中英文对话语料:如LCCC、Weibo、Douban、Reddit、Twitter等,多来源的中英文对话数据,用于微调GLM模型。
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...
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 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K ，并在对话阶段使用 8K...