当prefix_projection为True时,为P-Tuning-V2方法,在大模型的Embedding和每一层前都加上新的参数;为False时,为P-Tuning方法,仅在大模型的Embedding上新的参数。 训练代码均采用DeepSpeed进行训练,可设置参数包含train_path、model_name_or_path、mode、train_type、pre_seq_len、prefix_projection、ds_file、num_trai...
原作者用的是embedding模型:moka-ai/m3e-base LLM底座模型:ChatGLM2-6B 从hugging face下载好模型,放到wenda项目根目录的model文件夹(自行创建) 2. 实现ChatGLM2-6B+wenda自建知识库 wenda官方提供了多种知识库模型: rtst模式 使用微调模型提高知识库回答准确性 模型 fess模式 知识库调试 清洗知识库文件 原作者...
三、关键组件解析 嵌入层(Embedding Layer) 嵌入层负责将输入的文本转换为模型可以处理的数字向量。modeling_chatglm.py中定义了词嵌入(Word Embedding)、位置嵌入(Positional Embedding)和类型嵌入(Type Embedding)等组件。这些嵌入层共同将输入文本转换为固定维度的向量表示。 多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention...
打开configs/model_config.py 文件,找到参数 embedding_model_dict 修改 "text2vec" 的值为:/mnt/workspace/text2vec 找到参数 llm_model_dict 修改 "pretrained_model_name"值为: "/mnt/workspace/chatglm2-6b"。 代码语言:javascript 复制 embedding_model_dict={..."text2vec-base":"shibing624/text2vec...
/ num_gpus # bugfix: 在linux中调用torch.embedding传入的weight,input不在同一device上,导致RuntimeError # windows下 model.device 会被设置成 transformer.word_embeddings.device # linux下 model.device 会被设置成 lm_head.device # 在调用chat或者stream_chat时,input_ids会被放到model.device上 #...
[str, int]: # transformer.word_embeddings 占用1层 # transformer.final_layernorm 和 lm_head 占用1层 # transformer.layers 占用 28 层 # 总共30层分配到num_gpus张卡上 num_trans_layers = 28 per_gpu_layers = 30 / num_gpus # bugfix: 在linux中调用torch.embedding传入的weight,input不在同一...
17860/api/find"#远程知识库地址地址rtst:count:3#最大抽取数量# backend: Annoysize:20#分块大小"overlap:0#分块重叠长度model_path:"model/m3e-base"#向量模型存储路径device:cuda#embedding运行设备llm_type:glm6b#llm模型类型:glm6b、rwkv、llama、replitcode等,详见相关文件llm_models:glm6b:path:"model...
bf16=False, bf16_full_eval=False, data_seed=None, dataloader_drop_last=False, dataloader_num_workers=0, dataloader_pin_memory=True, ddp_backend=None, ddp_broadcast_buffers=None, ddp_bucket_cap_mb=None, ddp_find_unused_parameters=None, ...
思路:设计了一种连续可微的virtual token(同Prefix-Tuning类似),将 Prompt 转换为可以学习的 Embedding层,并用 prompt encoder(由一个双向的LSTM+两层MLP组成) 的方式来对Prompt Embedding进行一层处理,建模伪token的相互依赖,并且可以提供一个更好的初始化。
self, query, top_k): result = [] query_vector = self.embedding.embed_query(query) ...