5. 单击确定,提交训练并返回训练任务列表页。 等待任务状态为成功,则训练完成。 5.查看训练结果 将训练结果导出为模型,并将其挂载到开发环境中,在开发环境中加载训练后的模型并用其对 test.json 进行推理,看看经过专项训练后的模型是否会生成更好的广告词。 【A】导出为模型 1. 切换到结果页。 2. 单击右上方...
ChatGLM2是一个经过指令微调的chat模型,微调时遵从官方的数据组织格式,才能达到最优效果。 对于预训练模型,可以自由设计训练数据的组织格式;对于chat模型,最好遵从官方的数据组织格式。 源码分析 在分析源码之前,先抛出一个结论:ChatGLM2的多轮对话训练方式如下图所示,只有最后一轮对话内容参与计算loss,其他的Assistant...
ChatGLM2-6B在ChatGLM-6B的基础上增加了Multi-Query Attention和Causal Mask等新特性,提高了生成速度和显存占用优化。训练自己数据集的步骤如下: 数据准备:将数据集转换成模型训练所需的格式,包括输入和输出序列的标记化、对齐等。 预训练:使用公开数据集对模型进行预训练,以学习语言表示和生成能力。 微调:使用自己...
由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K ，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限，我们会在后续迭代升级中着重进行优化。更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的...
现在来做训练前的准备 代码语言:shell 复制 cdptuing pip3installrouge_chinese nltk jieba datasets transformers[torch]gitclone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 现在上传你的训练集和验证集,然后可以开始训练 修改train.sh并运行以开始训练
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B12是由清华大学的KEG和数据挖掘小组(THUDM)共同开发和发布的两个开源中英双语对话模型。这两款模型基于GLM模型的混合目标函数,在1.4万亿中英文tokens的庞大数据集上进行了训练,并进行了模型对齐2。主要目标是生成流畅、自然、有趣和有用的对话回复3。
结论 使用自有数据集微调ChatGLM2-6B模型是一项具有挑战性的任务,但通过精心准备数据集、合理设置训练参数和不断优化模型配置,可以显著提升模型在特定任务上的表现。希望本文的指南能够帮助您成功微调ChatGLM2-6B模型,并在实际应用中取得良好效果。相关文章推荐 ...
更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理...
分为两个阶段,分别是多任务训练目标的预训练阶段和基于有标签语料的微调阶段。 BERT的预训练目标 • 掩码语言模型:Masked Language Model(MLM),目的是提高模型的语义理解能力,即对文本进行随机掩码,然后预测被掩码的词。 • 下句预测:Next Sentence Prediction(NSP),目的是训练句子之间的理解能力,即预测输入语句对...