2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其...
执行python web_demo.py,得到微调后的效果: 也可以使用命令行启动 添加新的文件pt_terminal_demo.py import os import torch from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer MODEL_PATH = "/mnt/workspace/ChatGLM2-6B/module" CHECKPOINT_PATH = "/mnt/workspace/ChatGLM2-6B/ptuning/output/ad...
ChatGLM2-6B模型的P-tuning微调是一个复杂而重要的过程。开发者需要充分了解模型的特点和训练数据的分布情况,合理选择训练参数和特征工程方法,以避免出现性能下降的情况。同时,随着机器学习技术的不断发展,未来可能会有更多先进的算法和技术被应用于P-tuning中,以进一步提高模型的性能和泛化能力。 此外,在实际应用中,...
P-tuning v2微调技术利用deep prompt tuning,即对预训练Transformer的每一层输入应用continuous prompts。deep prompt tuning增加了continuo us prompts的能力,并缩小了跨各种设置进行微调的差距,特别是对于小型模型和困难任务 上图左边为P-Tuning,右边为P-Tuning v2。P-Tuning v2层与层之间的continuous prompt是相互独立...
ChatGLM2-6B的微调方法主要包括LoRA、P-Tuning V2和Freeze等。这些方法各有特点,可以根据具体需求选择适合的方法进行微调。 1. LoRA方法 LoRA方法通过仅微调低秩适应器来实现模型的快速适应。这种方法在保持模型大部分参数不变的情况下,仅对部分参数进行微调,从而降低了计算成本和存储需求。 2. P-Tuning V2方法 P-...
微调自己的数据集 首先需要在/ChatGLM2-6B/ptuning下新建一个目录用于存放训练用的数据,如果你数据已经上传到了矩池云网盘也可以不创建,train.sh里路径直接指定你网盘路径即可,服务器内网盘对应/mnt目录。 训练需要两个数据集,一个 train.json 训练用,一个 dev.json 验证用。
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其...
4、ptuning微调问题 按ptuing/readme.md的介绍,把AdvertiseGen训练了一把,量化8(其它核心参数没改) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2NUM_GPUS=1torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=$NUM_GPUSmain.py \--do_train \--train_file AdvertiseGen/...
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其...
2\. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3\. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题...