## 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#双卡torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=$NUM_GPUSmain.py\--do_train\--train_filedi/train.json\#训练文件地址--validation_filedi/fval.json\#验证文件地址--prompt_columncontent\#训练集中prompt名称--re...
训练集处理为常用的instruction、input、output类的格式,如下: 2 模型微调 为了简化微调任务,使用开源的Llama-factory微调chatglm2-6b模型。将微调训练数据集放到Llama-factory下的data文件夹中,并在data文件夹下的dataset_info.json文件中添加自己的文件信息。之后就可以开始训练了。具体过程在llama-factory github上的re...
ChatGLM2-6B在ChatGLM-6B的基础上增加了Multi-Query Attention和Causal Mask等新特性,提高了生成速度和显存占用优化。训练自己数据集的步骤如下: 数据准备:将数据集转换成模型训练所需的格式,包括输入和输出序列的标记化、对齐等。 预训练:使用公开数据集对模型进行预训练,以学习语言表示和生成能力。 微调:使用自己...
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...
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...
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...