ChatGLM2-6B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数。 fp16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,这一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4), 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上,人人都能上手一个大模型。ChatGLM-6B...
P-Tuning-v2方法会冻结全部的模型参数,可通过调整 quantization_bit 来被原始模型的量化等级,不加此选项则为 FP16 精度加载。 在默认配置 quantization_bit=4、per_device_train_batch_size=1、gradient_accumulation_steps=16 下,INT4 的模型参数被冻结,一次训练迭代会以 1 的批处理大小进行 16 次累加的前后向...
尤其是Meta的新作《Extending Context Window of Large Language Models via Positional Interpolation》，该论文提出了一种位置插值（Position Interpolation，PI）的方法，可以在最小的微调（1000步以内）的情况下，将基于RoPE的预训练LLMs（如LLaMA模型）的上下文窗口大小扩展到32768，并保持整体性能几乎不变。不出意外，...
GLM在多个数据集和任务上进行了实验验证,结果显示,在相同的模型大小和数据下,GLM均优于BERT、T5和GPT,并且使用比BERT Large少1.25倍的参数,就能达到单个预训练模型的最佳性能。这证明了GLM对不同下游任务的泛化能力和效率。 GLM本身模型构架上的优势还是很明显的,ChatGLM-6B 的性能几乎同等于很多开源的13B的模型。
GLM在多个数据集和任务上进行了实验验证,结果显示,在相同的模型大小和数据下,GLM均优于BERT、T5和GPT,并且使用比BERT Large少1.25倍的参数,就能达到单个预训练模型的最佳性能。这证明了GLM对不同下游任务的泛化能力和效率。 GLM本身模型构架上的优势还是很明显的,ChatGLM-6B 的性能几乎同等于很多开源的13B的模型。
也就是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。由于这些新增参数数量较少,这样不仅 finetune 的成本显著下降,还能获得和全模型微调类似的效果。这种方法可以有效地减少模型的复杂性,同时保持模型在特定任务上的表现。对 Transformer 的每一...
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...
[ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B作为开源的中英双语对话模型,有很多可能的应用场景,例如] : 聊天机器人:可以用来构建各种类型的聊天机器人,如娱乐、教育、咨询、客服等,提供人性化、有趣和有用的对话服务。 对话生成:可以用来生成各种风格和主题的对话文本,如小说、剧本、故事等,提供创作灵感和素材。
上下文窗口大小是影响模型解决更广泛问题的重要维度之一。近期包括 ChatGLM2 等在内的多个模型都在努力尝试在保证性能的同时,将模型上下文长度尽可能地拓展,达到千/万 tokens 级别。然而,现有的模型评测集长度多数比较短,仅在百/千 tokens 量级,并不能很好地评测模型的
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM2-6B具有更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理等特性。 阿里云第八代Intel CPU实例 阿里云八代实例(g8i/c8i/r8i/hfc8i/hfg8i/hfr8i)采用Intel® Xeon® Emerald Rapid...