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...
修改train.sh和evaluate.sh中的 train_file、validation_file和test_file为你自己的 JSON 格式数据集路径,并将 prompt_column 和 response_column 改为 JSON 文件中输入文本和输出文本对应的 KEY。 我修改的train.sh示例如下: ## 切记如果粘贴我的这个示例代码,请删除注释PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2NUM_GPUS=2#双...
训练P-Tuning v2 测试 推理 对话数据集 结尾 介绍 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之上,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性: 更强大的性能: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。Chat...
可能还需要增大 max_source_length 和 max_target_length 来匹配你自己的数据集中的最大输入输出长度。并将模型路径 THUDM/chatglm2-6b 改为你本地的模型路径。1、train.sh 文件修改 PRE_SEQ_LEN=32LR=2e-2NUM_GPUS=1torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \ --...
简介:本文将指导您如何使用ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B模型训练自己的数据集,从数据准备到模型部署,让您轻松掌握自然语言处理(NLP)的实战经验。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 自然语言处理(NLP)领域中,ChatGLM系列模型备受关注。ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B作为...
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...
如果不加 .float() 用:collate_fn = DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer, return_tensors="pt", padding=True)等的时候,会报错:"addmm_impl_cpu_" not implemented for 'Half'如果自己处理,一般就无所谓了,它是通过判断cuda是否有效和训练时的 no_cuda 判断的...
自定义数据集:可以根据自己的需求和场景,构建自己的JSON格式的数据集,用于P-Tuning微调ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型。 数据集来源: 这两个模型的训练数据集主要来自于以下几个来源 : 中文对话数据集:包括豆瓣多轮对话、小黄鸡对话、微博对话、电商对话等。
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,用于对齐训练GLM模型。 自定义数据集:用户可根据需要构建自己的JSON格式数据集,用于P-Tuning微调ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B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,用于对齐训练GLM模型。 自定义数据集:用户可根据需要构建自己的JSON格式数据集,用于P-Tuning微调ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型。