对于预训练模型,可以自由设计训练数据的组织格式;对于chat模型,最好遵从官方的数据组织格式。 源码分析 在分析源码之前,先抛出一个结论:ChatGLM2的多轮对话训练方式如下图所示,只有最后一轮对话内容参与计算loss,其他的Assistant回复内容不参与计算loss,训练数据利用不充分,造成浪费。 问题1: ChatGLM2如何组织多轮对话...
总之,ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B模型的特性和应用场景各有不同,训练自己数据集的过程需要注意数据质量、领域适应性、泛化能力、隐私保护和可解释性等方面。通过实践和不断优化,可以提升模型的性能并满足特定的需求。对于需要更强大语言能力的应用场景,可以考虑使用更先进的预训练语言模型或结合多种技术进行集成学习。相关...
1,模型容量较小: 6B 的小容量,决定了其相对较弱的模型记忆和语言能力,随着自己训练数据数量和轮次增加,会逐步丧失原来的对话能力,智谱ai于魁飞博士给的训练数据再好在1000条左右。 2,较弱的多轮对话能力:ChatGLM-6B 的上下文理解能力还不够充分,在面对长答案生成,以及多轮对话的场景时,可能会出现上下文丢失和理...
官方ADGEN数据集示例是根据输入(content)生成一段广告词(summary)。可以从 Google Drive 或者Tsinghua Cloud 下载处理好的 ADGEN 数据集,将解压后的 AdvertiseGen 目录放到ptuning目录下。 可以看到解压后的文件有两个,分别是train.json和dev.json。 o • train.json文件是用于训练模型的数据集,里面包含了许多模拟...
chatglm2-6B 训练数据转.json格式 Pp**戏=上传702B文件格式pyjsonpython chatglm2-6B 训练数据转.json格式 (0)踩踩(0) 所需:1积分 Highlight 2024-11-22 16:18:31 积分:1 minecraft_cmd_edit 2024-11-22 16:09:47 积分:1 AffixRedPoint
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Flash...
从上面训练集的内容和评测就可以看出:只有训练集足够大,覆盖足够全,才可能部分满足这种需求,而且训练之后,对话中还需要有良好的提示词。 涉及到的数据集、模型地址 LongBench Github:https://github.com/THUDM/LongBench Huggingface:https://huggingface.co/datasets/THUDM/LongBench ...
为了训练自己的数据集,首先需要准备一个合适的数据集。将处理好的数据集拷贝到指定文件夹下,并修改train.sh中的参数。PRE_SEQ_LEN可根据数据集适当调大或调小,一般64-128是一个合理范围。CUDA_VISIBLE_DEVICES设置使用的GPU设备,—train_file和—validation_file设置自己的数据集路径,—model_name_or_path设置为...
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。
ChatGLM-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,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上显存占用6G左右, 优点:1.较低的部署门槛: 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,一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4), ...