一、Lora LoRA 微调技术的思想很简单,在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 增加一个旁路,一般是在 transformer 层,做一个降维再升维的操作,模型的输入输出维度不变,来模拟 intrinsic rank,如下图的 A …
一行代码开启微调 环境准备 数据集准备 使用LoRA 微调 加载并进行推理 CHATGLM2-6B是清华智普开源的大语言模型,Huggingface 开源的 PEFT 大模型高效微调工具包,本文主要介绍对CHATGLM2-6B大模型进行 LoRA 微调,只要你有训练数据,然后本地下载好大模型的checkpoint,就可以最少只需 1 行代码就可以微调你自己的 LLM。
ChatGLM2-6B支持模型微调,包括Prompting和参数高效微调等方式。 Prompting:通过设计合适的提示词(Prompt)来引导模型生成符合期望的回答。 参数高效微调: LoRA:一种轻量级的模型微调方法,只调整模型的部分参数。 P-tuning v2:一种基于Prompt的模型微调方法,通过调整Prompt的嵌入向量来优化模型性能。 全参数微调:调整模型的...
未来,随着大模型技术的不断发展和应用场景的不断拓展,LORA微调方法将在更多领域发挥重要作用。同时,我们也期待chatglm2-6b等开源大模型能够在更多领域得到广泛应用和深入研究。 此外,在模型微调过程中,我们还可以借助一些专业的平台和服务来提高效率和效果。例如,千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的模型微调工具和资源...
chatglm2-6b在P40上做LORA微调 背景: 目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍
最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍 github: https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B chatglm2-6b相比于chatglm有几方面的提升: 1...
背景: 目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍 github:
2、采用lora微调模型,设置数据集dataset,更改模型地址--model_name_or_path,执行该sh 3、测试 4.输出微调后模型 会默认输出到项目文件夹的model目录 五、其他 1、建议使用conda虚拟环境 2、该微调不支持ChatGLM2-int4,否则会报错:ValueError: Target module QuantizedLinear() is not supported. Currently, only ...