ChatGLM2-6B模型在对话生成任务中具有显著的应用优势,如高效、灵活和可扩展等。它能够根据上下文生成合理的回复,并且可以通过调整模型参数和结构来适应不同的任务需求。然而,该模型也存在一些局限性,例如对于长文本的处理能力较弱、对于特定领域的语义理解不够深入等。为了解决这些问题,未来可以尝试采用更加复杂的模型结构...
本文将以ChatGLM2-6B项目中的modeling_chatglm.py文件为例,通过逐行解读代码,带您深入了解该模型的架构、关键技术以及实际应用。 二、模型架构概览 在modeling_chatglm.py文件中,我们首先可以看到模型的总体架构。ChatGLM2-6B基于Transformer结构,采用多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)和位置编码(Positional ...
1.1 ChatGLM2-6B模型的基本结构 ChatGLM2-6B 是一个基于Transformer架构的大型语言模型,旨在通过深度学习技术生成高质量的自然语言文本。该模型由60亿个参数组成,这些参数分布在多个层中,每一层都包含了大量的神经元。模型的基本结构包括输入层、多层Transformer编码器和解码器,以及输出层。输入层负责接收原始文本数据并...
模型结构:模型结构指的是模型的整体架构和拓扑结构,也称为模型的网络结构。它定义了模型中神经网络层的类型、数量和连接方式。不同的模型结构可以用于解决不同类型的任务,例如卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)用于图像处理任务,循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)用于序列数据处理任务等。 在...
1. 模型目录结构 9N-Triton 使用集成模型,如上图所示模型仓库 (model_repository), 它内部可以包含一个或多个子模型(如 chatglm2-6b)。下面对各个部分进行展开介绍: 2. python 执行环境 该部分为模型推理时需要的相关 python 依赖包,可以使用 conda-pack 将 conda 虚拟环境打包,如 python-3-8.tar.gz。如对...
1. 模型目录结构 9N-Triton使用集成模型,如上图所示模型仓库(model_repository), 它内部可以包含一个或多个子模型(如chatglm2-6b)。下面对各个部分进行展开介绍: 2. python执行环境 该部分为模型推理时需要的相关python依赖包,可以使用conda-pack将conda虚拟环境打包,如python-3-8.tar.gz。如对打包conda环境不熟...
BERT基于Transformer的Encoder结构,将原句子中的部分词进行遮掩(mask),然后用其它位置的词去预测这些被遮掩住的词,如图2所示。 图2 自嵌入训练的目标 在图2中,自嵌入的训练目标就是对两个[MASK]处的词进行预测。 1.1.3 自回归语言模型 v.s 掩码语言模型 为了进一步说明自回归(Decoder)与自嵌入(Encoder)的区别...
3.打印添加lora后的模型结构 1fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModel, AutoConfig2frompeftimportLoraConfig, get_peft_model, TaskType34model_name ="/data/tmp/chatGLM2_6b_pretrain"5model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)67config =LoraConfig(8peft_type="LORA",...
BERT基于Transformer的Encoder结构,将原句子中的部分词进行遮掩(mask),然后用其它位置的词去预测这些被遮掩住的词,如图2所示。 图2 自嵌入训练的目标 在图2中,自嵌入的训练目标就是对两个[MASK]处的词进行预测。 1.1.3 自回归语言模型 v.s 掩码语言模型 为了进一步说明自回归(Decoder)与自嵌入(Encoder)的区别...
除去与训练后的模型参数(xxx.bin)外,其余的文件是huggingface的文件结构。 微调 微调的解决方案一般是P-Tuning或LoRA;ChatGLM-6B是基于P-Tuning v2实现的微调,P-Tuning v2是基于连续提示(continuous prompts)的思想。微调会生成新的模型参数文件,也称为checkpoint文件。