这样做可以在保持预训练模型的大部分知识的同时,使模型适应特定的任务或数据集。 LoRA主要通过在模型的每个变换器层中引入两个低秩矩阵(A 和 B)来实现。这些矩阵与原始的注意力矩阵或前馈网络权重矩阵相乘,以引入新的可训练参数。在实践中,通过这种方式添加的参数数量远少于原始模型的参数总量,从而大幅减少了微调过程...
下载智谱ChatGLM3-6B的预训练模型,并将其放置在适当的目录中。 使用LLaMA Factory提供的工具或脚本加载预训练模型。 b. 运行训练脚本 根据LLaMA Factory的官方文档或教程,编写或修改训练脚本以指定数据集路径、训练参数等。 运行训练脚本,开始训练过程。在训练过程中,你可以使用LLaMA Factory提供的工具或命令行参数来监...
训练ChatGLM3-6B 模型,显卡显存建议选择等于大于 16GB 以上的显卡,因为 ChatGLM3-6B 模型载入后会占用大约 13GB 左右显卡显存。 选择完成后创建实例,然后点击 JupyterLab,进入终端。#autodl#恒源云#矩池云#算力云#恒源云 实例迁移#autodl 官网#autodi#GpuMall#GPU云#AutoDL#AotuDL 算力云#GpuMall智算云#AI#大...
四、模型训练 在加载模型后,您可以开始进行模型训练了。在训练过程中,您需要根据自己的需求设置一些参数,如学习率、批次大小等。同时,还需要监控训练过程中的各项指标,如损失函数、准确率等。这些指标可以帮助您了解模型的训练情况,以便及时调整参数。 五、模型评估与应用 当模型训练完成后,您需要对模型进行评估,以了...
使用脚本处理数据集格式,使其符合ChatGLM3-6B的输入要求 进行微调: 配置训练参数,如学习率、训练轮数等 运行微调脚本,开始训练过程 验证结果: 使用推理脚本对微调后的模型进行测试 对比微调前后的模型性能,评估微调效果通过该案例,可以更加直观地了解ChatGLM3-6B的微调过程和应用效果。六...
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、...
如何从零搭建一个属于自己的大语言模型?训练自己的LLM最佳指南来了!保姆级教程,小白一看就会! 537 -- 12:23 App Tulu3开源大模型后训练方法RLVR #小工蚁 448 -- 45:28 App 【双语字幕】TikTok CEO 周受资、Uber 联合创始人 Travis 等谈人工智能:六至八年后,AI 将达到各领域专家水平的 80% 1916 12 1...
Lora训练的数据是需要经过格式化、编码之后再输入给模型进行训练的,如果是熟悉Pytorch模型训练流程的同学会知道,我们一般需要将输入文本编码为 input_ids,将输出文本编码为labels,编码之后的结果都是多维的向量。我们首先定义一个预处理函数,这个函数用于对每一个样本,编码其输入、输出文本并返回一个编码后的字典: ...
今天给大家介绍下如何在矩池云使用ChatGLM3-6B模型。 1 简介 GitHub:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 魔搭:https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/ 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...
此过程涉及将信息整理成jsonl文件，确保数据格式符合训练需求。接下来，执行微调训练。使用官方推荐的P-Tuning v2方法，对scripts/finetune_pt_multiturn.sh文件进行相应修改。启动训练后，关注训练损失值，预计训练过程需要占用约23G显存。完成训练后，通过测试结果评估模型性能，确保知识更新的成效。