图1为ChatGLM3-6B模型简图,其结构基于Transformer Encoder架构的Encoder,大体上与BERT架构类似。ChatGLM3实现模型架构时,已预置支持P-tuning v2微调结构,图7中的PrefixEncoder,负责将若干Prefix Tokens映射到各GLM Block层的输入层,并与上一个GLM Block层的输出结合为当前GLM Block层的输入。后续各落地场景数据,只需...
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...
4. 通过hugging face下载Chatglm3-6B的模型文件,该步骤耗时略长,需要稍等一会: ! git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b/ 图(6) ChatGLM3-6B模型下载完成 5. 进入web_demo_gradio.py文件中,修改其中ChatGLM3-6B模型路径,删除THUDM,然后将最后一行的share=False改成share=True 图(7) 图(...
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、知识等不同角度的数据集上测评显示,ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能。 更完整的功能支持:ChatGLM3-6B 采用了全新设计的Prompt 格...
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: 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...
通过上述三种方法都可以下载chatglm3-6b模型文件，在 ChatGLM3-main 目录下新建 chatglm3-6b 文件夹，再将下载的模型文件放在 chatglm3-6b 目录。第四步：修改部分代码 用编辑器打开 ChatGLM3-main\basic_demo 目录中的 web_demo.py 文件，修改其中两处代码：（以下图为例）第五步：下载依赖模块 进入 Chat...
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...
接着下载模型,模型优先发布在Hugging Face上,地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 不翻墙下载速度很慢,也可以从ModelScope(魔搭社区)下载,地址:https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/files 此处以魔搭社区为例,新建一个python脚本,输入如下两行命令: ...
293 26 创建命令:docker run -d --name chatglm3 --gpus all --network host bucess/chatglm3:1 回车后会自动下载镜像并在自己的电脑上运行起来 停止命令: docker stop chatglm3 再次启动命令:docker start chatglm3 科技 计算机技术 人工智能