前言 最近清华大学又给我们整出了ChatGLM2-6b,其性能相比上一代拥有了较大的提升。如果想要微调现有的大语言模型,现在也许是个不错的时机。 本篇文章将介绍如何使用较低的成本在云上微调自己的模型。 相关链接: THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 (githu
PEFT参数高效微调库 Accelerate——GPU分布式训练推理 Deepspeed LoRA DeepSpeed Zero-2和Lora 使用Huggingface Accelerate PEFT参数高效微调库 天天向上o:LLM/a0---高效调参___PEFT库简介及使用 github仓库 github.com/huggingface/ Accelerate——GPU分布式训练推理 实战:一个有毅力的吃货:20分钟吃掉accelerate模型加速工具...
ChatGLM2-6B多轮对话训练方式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…
将微调后的模型部署到实际应用中,进行在线推理和交互。 实际应用 微调后的ChatGLM2-6B模型可以应用于多种场景,如智能客服、知识问答、文本创作等。通过不断优化和调整,模型可以逐渐适应特定领域的需求,提供更加精准和个性化的服务。 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...
二、微调依赖项目 https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning 三、数据集准备 1、在项目的/data目录下,复制一份self_cognition.json,改为train001_cognition.json instruction是问题,output是回答 2、更改dataset_info.json文件,新增刚才的文件索引 ...
在使用ChatGLM2-6B模型进行微调时,有时会遇到模型性能下降的情况。这可能是由于多种原因造成的,下面我们将探讨一些常见的原因以及相应的解决方案。 过拟合:当模型在训练数据上表现得过于复杂,以至于在测试数据上表现不佳时,就会发生过拟合。为了避免过拟合,可以使用更简单的模型,或者在训练过程中使用正则化、早停等技...
ChatGLM千亿模型: 该模型是为了解决大基座模型在复杂问题、动态知识、人类对齐场景的不足,基于GLM-130B,引入面向对话的用户反馈,进行指令微调后,得到的对话机器人。 ChatGLM-6B:于2023年3月开源。在进行ChatGLM千亿模型内测的同时,清华团队也开放出了同样技术小参数量的版本,方便研发者们进行学习和开发(非商用)。
ChatGLM2-6b是清华开源的小尺寸LLM,只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调,是目前社区非常活跃的一个开源LLM。 本范例使用非常简单的,外卖评论数据集来实施微调,让ChatGLM2-6b来对一段外卖评论区分是好评还是差评。 可以发现,经过微调后的模型,相比直接 3-shot-prompt 可以取得明显更好的效果。
背景: 目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍 github:
不过，需要承认的是，LongChat在接近16K输入附近表现就很差了。官方认为主要是他们微调的时候就是16K作为目标导致的结果。如果未来改成32K作为输入微调的目标，相信会有较大的改进。不过，总的来说，开源领域的LLM在对超长上下文的支持上还是有所欠缺，还需要很多努力~LM-SYS关于本次超长上下文评测的官方博客：https:/...