• --train_file:指定训练数据为 $GEMINI_DATA_IN1/train.json。 • --validation_file:指定验证数据为 $GEMINI_DATA_IN1/dev.json。 • --model_name_or_path:预训练模型为 $GEMINI_DATA_IN2 中的 chatglm2-6b 模型。 • --output_dir:指定训练结果保存在 $GEMINI_DATA_OUT 目录下。 – 挂载...
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 次累加的前后向传播,等效为 16 的总批处理大小,此时最低只需 6.7G 显存。若想在同等批处理大小下提升训练效率,可在二者乘积不变的情况下,加...
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...
• 下句预测:Next Sentence Prediction(NSP),目的是训练句子之间的理解能力,即预测输入语句对(A,B)中,句子B是否为句子A的下一句。 T5 T5模型采用Transformer的Encoder和Decoder,把各种NLP任务都视为Text-to-Text任务。 T5的训练方法 同样采用了预训练和微调的训练策略。 T5模型采用了两个阶段的训练:Encoder-Decod...
有了预处理后的数据,我们就可以开始训练模型了。首先,我们需要安装必要的库,如transformers和torch: pip install transformers torch 然后,我们可以使用transformers库中的ChatGLM模型进行训练:```pythonfrom transformers import ChatGLMTokenizer, ChatGLMForConditionalGenerationfrom torch.utils.data import DataLoader, ...
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。2. ...
性能极大提升，C-Eval超GPT4：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，基座模型获得了极大的提升。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。这里尤其耀眼的是CEval（这是一个由上海交通...
BERT的训练方法 分为两个阶段,分别是多任务训练目标的预训练阶段和基于有标签语料的微调阶段。 BERT的预训练目标 • 掩码语言模型:Masked Language Model(MLM),目的是提高模型的语义理解能力,即对文本进行随机掩码,然后预测被掩码的词。 • 下句预测:Next Sentence Prediction(NSP),目的是训练句子之间的理解能力,...