优化方面,您可以尝试调整模型的超参数、使用更高效的算法或硬件加速技术等。调试方面,您需要关注模型的输出质量、运行速度和稳定性等方面,及时发现并解决问题。 六、实际应用与拓展 一旦ChatGLM3-6B大模型成功部署并稳定运行,您就可以将其应用于各种实际场景。例如,您可以将其集成到智能客服系统中,为用户提供更智能的...
在算力方面，以华为昇腾生态为例，ChatGLM3的推理速度提升达到了3倍之多。同时，ChatGLM系列首次增加了1.5B、3B这类小参数模型，以平衡用户需求和算力成本之间的关系。这些小参数模型不仅支持国产芯片的边缘侧部署，还可以在笔记本电脑、手机、汽车等场景下使用，速度达到了20 Tokens/s，与ChatGLM2-6B模型的性能相近...
ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型: ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角...
对ChatGLM3-6B-Base 的测试中,BBH 采用 3-shot 测试,需要推理的 GSM8K、MATH采用 0-shot CoT 测试,MBPP 采用 0-shot 生成后运行测例计算 Pass@1,其他选择题类型数据集均采用 0-shot 测试。 (2)、 LongBench评测集的测试 我们在多个长文本应用场景下对ChatGLM3-6B-32K进行了人工评估测试。与二代模型相比...
ChatGLM3-6B-32K 对话调优的大语言模型,但是支持32K上下文 32K 免费商用授权 datalearner.com/ai-mode ChatGLM3-3B 对话微调版本,小规模参数,可以在手机端运行 8K 不开源 datalearner.com/ai-mode ChatGLM3-1.5B 对话微调版本,小规模参数,可以在手机端运行 8K 不开源 datalearner.com/ai-mode 需要注意的是,...
chatglm3-6b模型为什么会需要更大的算力?不是chatglm3-6b-128k需要的算力最大吗? 这是chatglm3-6b训练时候的参数情况,参数调到很低(只有487,424)。 出现的内存溢出情况如下 而对于chatglm3-6b-base模型,能够正常运行,训练情况如下,数据量和参数都提升了,也正常运行。
可以看到,即使按照MMLU排序,在所有规模的模型对比下,ChatGLM3-6B得分排序第9,但是前面8个模型最小的也是140亿参数规模的Qwen-14B,如果按照GSM8K排序,ChatGLM3-6B-Base甚至排到第三,超过了GPT-3.5的57.1分!十分恐怖。具体得分参考,大家可以去DataLearnerAI大模型排行看:https://www.datalearner.com/ai-models/llm...
参数名称值说明 model_name_or_path "THUDM/chatglm3-6b" 模型名称,会自动下载 dataset_name_or_path "/home/aistudio/work/knowledge_data" 你的数据所在路径 output_dir "/home/aistudio/data/checkpoints_knowledge/lora_knowledge" 用于保存相关的文件目录,主要包括模型相关文件、训练过程中的checkpoint、分词...
ModelLink跑chatglm3-6b和llama2-7b-hf模型,出现NPU out of memory,这块可以去修改哪个脚本的参数哦 94 基于MindSpore通过GPT实现情感分类报错ModuleNotFoundError: No module named '_pytest' 58 在MindSpore2.3版本中,使用LSTM模型做藏头诗的生成工作,模型训练过程出现BUG。 56 mindspore transformers 量化支...