max_tokens(最大生成令牌数):与chat接口函数相同,该参数用于限制模型生成的文本长度。 temperature(温度)、top_p(截断概率)和top_k(截断数量):这些参数的作用与chat接口函数相同,用于控制模型生成文本的随机性、多样性和一致性。 总结: 通过本文的解析,我们了解了ChatGLM3-6B模型中的chat和stream_chat接口函数的调...
ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型,它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。该模型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以下基础模型中最强的性能。此外,ChatGLM3-6B还原生支持工具调用、代码执行等复杂场景,提供了basic版和集成版两种部...
在使用ChatGLM3-6B进行对话或文本生成任务时,我们可以通过设置和调整模型参数来控制模型的输出。其中,一些关键的参数包括max_length、top_p、temperature和repetition_penalty等。max_length参数用于指定生成文本的最大长度;top_p参数用于控制生成文本时概率分布的累积阈值;temperature参数用于调整生成文本的随机性;repetition_...
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。 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,其效果平均提升了超过 5...
python3 finetune_hf.py data/self_cognition ../chatglm3-6b configs/lora.yaml output 第一个参数:data/self_cognition 是数据集的目录。 第二个参数:../chatglm3-6b 是chatglm3-6b模型的目录。 第三个参数:configs/lora.yaml 是微调的配置文件。
参考: Lora Finetune:ChatGLM3/finetune_demo/lora_finetune.ipynb at main · THUDM/ChatGLM3 目标: 未经过训练的大语言模型, 一般会把"平安格勒战役"当做"列宁格勒战役"解释, 会把 "Ichiban" 当做日语单词"いちばん"解释. 现在要通过对话样本Lora微调, 训练ChatGLM3 6B模型 认知"平安格勒战役" 和 "Ichi...
bash run_distribute.sh /home/data/gyw/mindformers_r1.0/research/hccl_8p_01234567_127.0.0.1.json ../configs/glm3/run_glm3_6b_finetune*.yaml '[0,8]' finetune 参数设置如下: 生成的微调结果: 2.进行chat_web推理测试步骤为: 修改参数的内容: seed: 0 output_dir: './output' # path to sav...
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 Pr...
ChatGLM3-6B共有以下参数可以设置 max_length: 模型的总token限制,包括输入和输出的tokens temperature: 模型的温度。温度只是调整单词的概率分布。其最终的宏观效果是,在较低的温度下,我们的模型更具确定性,而在较高的温度下,则不那么确定。 top_p: 模型采样策略参数。在每一步只从累积概率超过某个阈值 p 的...
根据模型运行需求,调整系统参数,如增加文件描述符数量、优化网络设置等。 四、模型运行与测试 1. 编写Python脚本 编写Python脚本,加载ChatGLM3-6B模型。在脚本中,需要指定模型文件的路径,并配置好运行环境变量。 2. 准备测试数据 准备测试数据,可以是文本文件或网络请求。确保测试数据符合模型输入要求。