五、P-Tuning与全量微调 ChatGLM3提供了两种微调方案:P-Tuning和全量微调。 P-Tuning:通过优化prompt来适应特定任务。P-Tuning将真实的Tokens转化为可微的virtual token,并加入人工设计的锚字符。这种方法适用于小模型和难任务。 全量微调:预训练模型的全部参数都需要更新。这种方法适用于大规模数据集和复杂任务。 六...
1、使用 P-Tuning v2 微调 ChatGLM3-6B - 参考信息 github.com/THUDM/ChatGL 2、环境准备 (1)项目工作目录 使用/data/sda/deploy/chatglm3 作为本次微调工作目录 (2)克隆 github.com/THUDM/ChatGL 代码 复用文章 格瑞图:GPTs-0030-基于 Lora 微调 chatglm3-6b-base 克隆的代码 (3)克隆 chatglm3-6b...
在上一篇文章《Chatglm3-6B大模型微调---原理篇(一)》中,主要介绍了BitFit,LoRA,Prefix Tuning和Prompt tuning等4种微调方法的原理,本文将详细介绍另外两种大模型微调的方法,分别是P-tuning和P-tuning v2。 P-tuning P-tuning论文发表在《GPT Understands, Too》,PDF文章下载:https://arxiv.org/pdf/2103.10385...
方案3:租的 3090 24GB * 1(完美,ChatGLM3-6B的微调任务都在该机器上完成的) 微调选择 方案1,可以作为学习可以,但是由于本身MPS的问题,运行速度并不快,而且M1最高配置只有16GB,非常难受。 方案2,虽然我们的总量够了16GB,达到了LoRA和P-TuningV2的要求,但是要求每张显卡都有可以完整放下模型的空余,也就是说,...
ChatGLM3-6B提供了两种微调方式:全量微调和P-Tuning v2。一般推荐使用P-Tuning v2,因为它更加高效。使用以下命令执行P-Tuning v2微调: ./scripts/finetune_pt_multiturn.sh 注意:微调过程可能较长,且显卡占用较高。 五、测试与评估 微调完成后,可以使用官方提供的评估脚本或自行设计测试案例对模型进行评估。评估结...
方案3:租的 3090 24GB * 1(完美,ChatGLM3-6B的微调任务都在该机器上完成的) 微调选择 方案1,可以作为学习可以,但是由于本身MPS的问题,运行速度并不快,而且M1最高配置只有16GB,非常难受。 方案2,虽然我们的总量够了16GB,达到了LoRA和P-TuningV2的要求,但是要求每张显卡都有可以完整放下模型的空余,也就是说,...
BASE_MODEL_PATH=/ChatGLM3/chatglm3-6b-32kDATASET_PATH=/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo/scripts/my_data.json (8) 执行微调,有全量微调和P-Tuning v2 微调两种 参考显存用量 P-Tuning V2: PRE_SEQ_LEN=128, DEV_BATCH_SIZE=1, GRAD_ACCUMULARION_STEPS=16, MAX_SEQ_LEN=2048 配置下约需要21GB显...
P-Tuning v2:P-Tuning的升级版,在原版的基础上增加了更多的灵活性。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...
ChatGLM3-6B模型分析 ChatGLM3是清华、智谱2023年开源的一款大模型。ChatGLM3-6B模型代码,目前还在研读中,尚未全部读完。 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...
在fintuning_demo目录下的config ds_zereo_2/ds_zereo_3.json:deepspeed配置文件。 lora.yaml/ptuning.yaml/sft.yaml: 模型不同方式的配置文件,包括模型参数、优化器参数、训练参数等。 这里选择LoRA,配置文件中的参数描述如下: 训练模式 这里主要使用finetune_hf.py该文件进行微调操作。其中的参数 ...