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 "Ichiban". ...
ChatGLM3-6B通过GLM预训练框架和自回归空格填充任务实现文本生成和理解,适用于多种NLP任务。 LoRA微调技术 LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的微调技术,它通过更新模型中的低秩矩阵来适应新任务,而不需要调整整个模型参数。这种方法可以大大减少微调所需的计算资源和时间,同时保持模型的通用性。 LoRA微调步骤 1. ...
LORA(Low-Rank Adaptation)是一种特别高效的微调方法,其核心思想是在原始模型参数的基础上添加一个低秩矩阵来近似原始参数的变化。具体而言,LORA通过在每个层的参数矩阵后添加一个小型的低秩矩阵(通常称为A矩阵和B矩阵),来捕获任务特定的知识。这种方法相比全量微调,所需的额外参数数量极少,同时能够达到接近甚至超越全量...
$ vim ChatGLM3/finetune_demo/configs/lora.yaml ...#max_steps: 3000max_steps:330000... :wq 注: max_steps通常设置为训练数据集数据量的3倍。 6、开始训练 $cdChatGLM3/ $ . venv/bin/activate $cdfinetune_demo/(venv)$CUDA_VISIBLE_DEVICES=4python finetune_hf.py data/AdvertiseGen_fix/ T...
LORA微调ChatGLM3-6B模型 本文基于transformers、peft等框架,对ChatGLM3-6B模型进行Lora微调。 LORA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的模型微调技术,它可以通过在预训练模型上添加额外的低秩权重矩阵来微调模型,从而仅需更新很少的参数即可获得良好的微调性能。这相比于全量微调大幅减少了训练时间和计算资源的消耗。
LoRA(Low-Rank Adaptation)微调技术是一种用于微调大型预训练语言模型的方法。这种技术的核心思想是通过在原有的模型中引入少量的额外参数来实现模型的微调,而不是改变模型的全部参数。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。
本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 ChatGLM3-6B-chat 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:知乎|深入浅出Lora。 本节所讲述的代码脚本在同级目录 ChatGLM3-6B-chat Lora 微调 下,运行该脚本来执行微调过程,但注意,本文代码未使用分布式框架,微调 ChatGLM...
LoRA优势 参数效率高:LoRA通过仅微调少量额外参数而不是整个模型,显著减少了微调所需的计算资源和存储空间。 避免灾难性遗忘:由于大部分预训练模型的参数保持不变,LoRA可以减轻在全参数微调过程中可能出现的灾难性遗忘问题。 适应性强:LoRA不仅适用于语言模型,还可以扩展到其他类型的模型,如稳定扩散模型等,显示出良好的...
方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) 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
step2：运行项目langchain，然后在浏览器打开langchain部署的页面。step3：把你的参考文献（pdf，word，...