ChatGLM3-6B在多个领域具有广泛的应用前景,包括但不限于对话系统、文本生成、问答系统、信息抽取和代码解释器等。通过微调,可以进一步提升模型在特定任务上的性能,使其更好地服务于实际应用场景。例如,在智能客服领域,可以使用ChatGLM3-6B构建智能问答系统,提升用户体验;在文本生成领域,可以使用该模型创作小说、新闻等文...
启动服务:在终端中进入ChatGLM3-6B的代码目录,运行启动脚本(如cli_demo.py或openai_api.py)来启动服务。根据脚本中的提示,修改模型文件路径等配置信息。 测试服务:启动服务后,你可以使用API调用或Web界面来测试ChatGLM3-6B的功能。例如,你可以发送一个对话请求给ChatGLM3-6B,并查看其生成的回复。 六、ChatGLM3-...
杀掉进程之后,显存不会立刻释放,可以观察右边的GPU内存占用,查看显存释放情况。 1、修改模型目录 双击basic_demo编辑web_demo_streamlit.py,将加载模型的路径修改为:/gemini/pretrain,如下图所示~ 2、运行streamlit界面 点击左上选项卡,重新返回终端,运行web_demo_stream.py并指定7000端口,这样就不用再次添加外部端口...
https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/files 2、P tuning-v2微调机制 ChatGLM3模型内置支持P-tuning v2微调,图7中最左边一列始从Prefix tokens,然后自底向上Prefix Embedding X,这条支线是为后续微调ChatGLM3大模型,预置的微调结构。 图2以第X层GLM Block为例,更为详细地描述P-tuning v2微调是...
c、参数规模: chatglm3-6B 表示该模型包含约 6 亿(Billion)个参数,这使得它相当庞大,有能力处理多种复杂的语言任务。 d、微调: 在预训练之后,模型可以在特定任务或领域上进行微调,以适应具体的应用场景。微调可能需要一个任务特定的数据集。 e、Tokenization 和 Attention Mechanism: 输入文本通过分词(Tokenization...
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...
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@...
ChatGLM3-6B 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...
ChatGLM3-6B就是这样一款备受瞩目的大模型,它拥有高达60亿个参数,能够在对话生成、文本理解等任务中展现出强大的能力。本文将指导您如何部署这一强大的大模型,让AI技术更好地服务于实际应用。 一、了解ChatGLM3-6B大模型 ChatGLM3-6B是基于Transformer架构的自然语言处理(NLP)模型,具有强大的文本生成和理解能力。
大模型|LLM|大模型微调 3472 20 29:31 App 单机多卡环境下轻松部署ChatGLM3 -6B模型,合理应用与灵活管理GPU资源 5778 27 180:22:34 App 【知乎大模型】2024最好的LLM全栈工程师教程|80集带你从入门到实战! 2103 3 7:41 App 【直接可用的微调脚本】单机多卡微调ChatGLM3、Qwen,还可以接入 Tensorboard ...