P-Tuning-v2方法会冻结全部的模型参数,可通过调整 quantization_bit 来被原始模型的量化等级,不加此选项则为 FP16 精度加载。 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...
gradient_accumulation_steps=16 表示的是 int8模型参数被freeze住, 一次训练迭代会以batch_size = 1的大小进行16次的累加前后传播,相当于是batch =16 的总批次处理 export WANDB_DISABLED=true {\color{red} {\bold {\large 注意!训练过程中会默认启动wandb,可能会训练会中断}}} quantization_bit 可以设置 ...
尤其是Meta的新作《Extending Context Window of Large Language Models via Positional Interpolation》，该论文提出了一种位置插值（Position Interpolation，PI）的方法，可以在最小的微调（1000步以内）的情况下，将基于RoPE的预训练LLMs（如LLaMA模型）的上下文窗口大小扩展到32768，并保持整体性能几乎不变。不出意外，...
也就是冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少,这样不仅 finetune 的成本显著下降,还能获得和全模型微调类似的效果。这种方法可以有效地减少模型的复杂性,同时保持模型在特定任务上的表现。对 Transformer 的每一...
ChatGLM2-6B 模型的微调。需要使用--use_v2 参数来进行训练。 本地模型的微调,需要使用--model_name_or_path参数来指定。 不联网情况下微调训练 alpaca_gpt4_zh要用10个小时,换self_cognition数据集30秒训练完成。 mkdir output CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python src/train_bash.py \--do_train \--model_name...
采用GLM混合目标函数,利用1.4T中英文字符预先训练和人类偏好对齐的训练,ChatGLM2-6B相较初代模型在多项数据集上展现出的性能提升:在MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%)、BBH(+60%)等数据集上有大幅度提升,使其在同一大小的开源模型中具有竞争力。
[ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B作为开源的中英双语对话模型,有很多可能的应用场景,例如] : 聊天机器人:可以用来构建各种类型的聊天机器人,如娱乐、教育、咨询、客服等,提供人性化、有趣和有用的对话服务。 对话生成:可以用来生成各种风格和主题的对话文本,如小说、剧本、故事等,提供创作灵感和素材。
上下文窗口大小是影响模型解决更广泛问题的重要维度之一。近期包括 ChatGLM2 等在内的多个模型都在努力尝试在保证性能的同时,将模型上下文长度尽可能地拓展,达到千/万 tokens 级别。然而,现有的模型评测集长度多数比较短,仅在百/千 tokens 量级,并不能很好地评测模型的
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM2-6B具有更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理等特性。 阿里云第八代Intel CPU实例 阿里云八代实例(g8i/c8i/r8i/hfc8i/hfg8i/hfr8i)采用Intel® Xeon® Emerald Rapid...
ChatGLM2-6B是ChatGLM的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等特性的基础上,增加了许多新特性。具体而言,ChatGLM2-6B: 更强大的性能:基于GLM的混合目标函数,经过大规模预训练与人类偏好对齐训练,性能显著提升。 更长的上下文:基于FlashAttention技术,上下文长度扩展至32K,允许更多轮次的对话。 更高效...