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 次累加的前后向传播,等效为 16 的总批处理大小,此时最低只需 6.7G 显存。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...
总之,ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B模型的特性和应用场景各有不同,训练自己数据集的过程需要注意数据质量、领域适应性、泛化能力、隐私保护和可解释性等方面。通过实践和不断优化,可以提升模型的性能并满足特定的需求。对于需要更强大语言能力的应用场景,可以考虑使用更先进的预训练语言模型或结合多种技术进行集成学习。相关...
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回复内容不参与计算loss,训练数据利用不充分,造成浪费。 问题1: ChatGLM2如何组织多轮对话...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的训练数据集包括以下几个主要部分: 中英文通用语料:如维基百科、CommonCrawl、OpenWebText、BookCorpus等,大规模中英文文本数据,用于预训练GLM模型。 中英文对话语料:如LCCC、Weibo、Douban、Reddit、Twitter等,多来源的中英文对话数据,用于微调GLM模型。 人类反馈数据:包含人类评价和偏好的数据...
基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的训练数据集主要包括以下几个部分: 中英文通用语料:包括维基百科、CommonCrawl、OpenWebText、BookCorpus等大规模的中英文文本数据,用于预训练GLM模型。 中英文对话语料:包括LCCC、Weibo、Douban、Reddit、Twitter等多个来源的中英文对话数据,用于微调GLM模型。
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的训练数据集主要包括以下几个部分: 中英文通用语料:包括维基百科、CommonCrawl、OpenWebText、BookCorpus等大规模的中英文文本数据,用于预训练GLM模型。 中英文对话语料:包括LCCC、Weibo、Douban、Reddit、Twitter等多个来源的中英文对话数据,用于微调GLM模型。
ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能取得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。更长的上下文:基于...
本文介绍了ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两个开源的中英双语对话模型,它们由清华大学的KEG和数据挖掘小组(THUDM)开发和发布。这两个模型是基于GLM模型的混合目标函数,在1.4万亿中英文tokens数据集上进行训练,并实现了模型对齐。本文将探讨它们的优势、应用场景、训练数据集来源以及如何使用它们进行对话生成和微调。
ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能取得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。