除了能够改变注意力分布外,还能够调整模型的层数、节点数等参数,使得模型能够更好地适应不同的任务。 3. 使用LLaMA-Factory进行微调 LLaMA-Factory是一个专门用于微调大模型的工具库。它提供了丰富的微调方法和配置选项,能够帮助用户快速地进行模型微调。使用LLaMA-Factory进行ChatGLM3-6B微调时,首先需要克隆LLaMA-Factor...
ChatGLM3-6B是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型,属于ChatGLM3系列中的开源模型。该模型在保留前两代模型优秀特性的基础上,进一步提升了基础模型的性能和功能支持,具有以下显著特点: 强大基础模型: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,展现出在10B以...
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、知识等不同角度...
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、知识等不同角度...
接上一篇文章《大模型入门,免费云服务器部署大模型ChatGLM3-6B》后,本文将主要介绍ChatGLM3-6B的微调原理,从lora,ptuning等经过大家检验的,经典的微调方法原理入手,掌握大模型的微调技术。 目前大模型逐渐表现出了强大的表达能力,泛化能力和解决复杂问题的能力,基于基座大模型的能力,通过微调,在下游任务上能发挥出出...
一、ChatGLM3 介绍 1、概述 ChatGLM3 是智谱 AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。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: a、更强大的基础模型: ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base...
Best Baseline 指的是截止 2023年10月27日、模型参数在 10B 以下、在对应数据集上表现最好的预训练模型,不包括只针对某一项任务训练而未保持通用能力的模型。 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@...
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。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...
下载https://github.com/We-IOT/chatglm3_6b_finetune/blob/main/model_export_hf..py 执行 chatglm3-6b-finetuned就是微调合并后的模型 方法2: 使用LLaMA-Factory的导出模型代码 下载https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/src/export_model.py ...
模型选择:选择ChatGLM3-6B模型进行微调。 训练策略:使用AdamW优化器,设置学习率为5e-5,进行10个epoch的训练。 结果评估:通过准确率、召回率和F1值等指标评估模型性能。 在实践中,我们发现微调后的模型在测试集上取得了显著的性能提升,准确率从80%提高到90%以上。 七、推荐工具与平台 在进行ChatGLM3微调时,推荐...