https://github.com/yangjianxin1/Firefly Firefly项目训练多轮对话模型时,采取了一种更加充分高效的方法。如下图所示,我们将一条多轮对话数据拼接之后,输入模型,并行计算每个位置的loss,只有Assistant部分的loss参与权重更新。 为什么这种做法是可行的?答案在于因果语言模型的attention mask。以GPT为代表的Causal Language...
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,加大 per_device_train_batch_size 的值,但也会带来更多的显存消耗,请根据实际情况酌情调整。 2.3,开始训练 bash train.sh 示例:两个显卡分别占用8.3G显存 3,验证模型 将evaluate.sh中的 CHECKPOINT 更改为训练时保存的 checkpoint 名称,运行以下指令...
1. 在*** Running training ***下面打印出训练数据集样本数量(Num examples)、训练轮数(Num Epochs)等超参数。 2. 3. 2. 前4行打印了batch size及优化信息,如每设备batch size、总batch size、梯度累积步数、总优化步数等。 4. 5. 3. 打印了模型的参数量(Number of trainable parameters),这里是...
首先在main/txt文件夹下新建了一个名为《伤寒杂病论》的文本文档,进行训练: 数据训练: 双击运行 ceylon buils_rtst_default_index.bat 4. 启动运行 ** 启动 ** gcode run_GLM6B.bat ** 问答 ** 总结 前前后后搞了一周左右,周六早起都在弄这个,这个真的比打游戏好玩多了,虽然我不玩游戏,那种克服困难搞...
〇,预训练模型 我们需要从 https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 下载chatglm2的模型。 国内可能速度会比较慢,总共有14多个G,网速不太好的话,大概可能需要一两个小时。 如果网络不稳定,也可以手动从这个页面一个一个下载全部文件然后放置到 一个文件夹中例如 'chatglm2-6b' 以便读取。
ChatGLM2-6B模型部署与微调教程,大模型训练流程及原理+微调容易踩坑全详解!!! 510播放 1.1.【官方教程】ChatGLM2-6B 部署与微调 1:03:26 2.2-【官方教程】ChatGLM + LangChain 实践培训 1:03:25 深度学习之模型部署 3.3万播放 模型训练好后该怎么部署?计算机博士2小时教会你如何将PyTorch与TensorFlow YOLO...
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 复制 PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2NUM_GPUS=1torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=$NUM_GPUSmain.py \--do_train \--train_file AdvertiseGen/train.json \--validation_file AdvertiseGen/dev....
如果需要使用deepspeed方式来训练, EA上缺少mpich信息传递工具包,需要自己手动安装。 2.3 模型下载 huggingface地址: https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main 三、LORA微调 3.1 LORA介绍 paper: https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf LORA(Low-RankAdaptation of Large Language Models)微调方法: 冻结...
水温多少"], ["95", "上下水管温差怎么样啊？空气是不是都排干净了呢？"]]}训练时需要指定--...
图1 自回归的训练目标 Target 1表示使用token “[START]”去预测token “I”,其中[START]是特殊的起始符号。Target 2表示使用token “I”去预测token “love”;同理,Target 2指用“I love”去预测token “machine”;以此类推。 1.1.2 掩码语言模型 掩码语言模型的典型代表是BERT。BERT基于Transformer的Encoder结...