而ChatGLM-6B则完全禁止商用。 ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的训练数据集来源与获取 这两个模型的强大性能离不开丰富多样的训练数据集。ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的训练数据集主要包括中英文通用语料、中英文对话语料、人类反馈数据和自定义数据集。数据集来源于维基百科、CommonCrawl、OpenWebText、BookCorpus等大规模数...
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 FlashAtten...
隐私保护:在处理个人数据时,应注意隐私保护,避免数据泄露和滥用。 可解释性:在某些情况下,模型的决策过程和输出结果需要具有可解释性,以确保结果的合理性和可信度。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。
5. 单击确定,提交训练并返回训练任务列表页。 等待任务状态为成功,则训练完成。 5.查看训练结果 将训练结果导出为模型,并将其挂载到开发环境中,在开发环境中加载训练后的模型并用其对 test.json 进行推理,看看经过专项训练后的模型是否会生成更好的广告词。 【A】导出为模型 1. 切换到结果页。 2. 单击右上方...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是具有巨大潜力的中英双语对话模型,经过1.4万亿中英文tokens数据集的训练,它们能够生成流畅、自然、有趣和有用的对话回复。在各项对话任务中,ChatGLM2-6B表现优异,性能提升显著,尤其在数学任务上,性能提高了571%。它们支持更长的上下文长度和更高效的推理,具有广泛的应用场景,可用于构建聊天机...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是两个开源的中英双语对话模型,由清华大学的KEG和数据挖掘小组(THUDM)开发和发布12。它们都是基于GLM模型的混合目标函数,在1.4万亿中英文tokens数据集上训练,并做了模型对齐2。它们的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是具有巨大潜力的中英双语对话模型,经过1.4万亿中英文tokens数据集的训练,它们能够生成流畅、自然、有趣和有用的对话回复。在各项对话任务中,ChatGLM2-6B表现优异,性能提升显著,尤其在数学任务上,性能提高了571%。它们支持更长的上下文长度和更高效的推理,具有广泛的应用场景,可用于构建聊天机...
基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。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...
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。 格式化数据:将数据转换为JSON格式,包括输入(用户提问)和输出(模型响应)。 划分数据集:将数据集划分为训练集、验证集和...
三、数据集准备 1、在项目的/data目录下,复制一份self_cognition.json,改为train001_cognition.json instruction是问题,output是回答 2、更改dataset_info.json文件,新增刚才的文件索引 四、开始训练 1、还是先安装相关依赖:pip install -r requirements.txt ...