model(模型实例):该参数用于指定使用的ChatGLM3-6B模型实例。 session_id(会话ID):该参数用于标识一个特定的对话会话。在同一个会话中,模型可以记住之前的对话内容,从而生成更加连贯和一致的文本。 messages(消息列表):该参数用于向模型提供对话的上下文信息。每个消息可以是一个字符串,也可以是一个包含多个字符串的...
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。 第四个参数:lora权重模型保存目录 配置文件 微调配置文件位于config目录下,包括以下文件: ds_zereo_2 / ds_zereo_3.json:deepspeed配置文件。 lor...
# 'revision'参数指定要下载的模型的版本;'master'通常指向最新稳定版本的代码。model_dir=snapshot_download('ZhipuAI/chatglm3-6b',cache_dir=cache_dir,revision='master')# 'model_dir'变量现在包含了下载的模型文件的路径。# 接下来可以使用这个目录来加载模型和分词器(tokenizer)。 运行download_model.py脚本...
这是chatglm3-6b训练时候的参数情况,参数调到很低(只有487,424)。 出现的内存溢出情况如下 而对于chatglm3-6b-base模型,能够正常运行,训练情况如下,数据量和参数都提升了,也正常运行。
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@...
这个缩放的本质并没有改变LoRa的参数量大小,本质在于将里面的参数数值做广播乘法,进行线性的缩放。 config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, target_modules=["query_key_value"], inference_mode=False, # 训练模式 r=8, # Lora 秩
Temperature：参数是控制助手回答的随机性，即在回答问题时，助手的回答可能会更加随机的 部分模型支持惩罚机制 Frequency penalty 和 Presence penalty 是两种惩罚机制，用于限制人工智能模型在对话中的回复频率和连续时间。Frequency penalty 是指在对话中，如果人工智能模型连续回复了多个问题，那么后续问题回答的频率会...
第一个参数:数据集的路径 第二个参数:模型的路径 第三个参数:微调配置文件 单机多卡 同多机多卡 多机多卡 OMP_NUM_THREADS=1 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=8 finetune_hf.py data/AdvertiseGen/ THUDM/chatglm3-6b configs/lora.yaml ...
例如参数: [{"instruction": "保持健康的三个提示。","input": "","output": "以下是保持健康的三个提示:\n\n1. 保持身体活动。每天做适当的身体运动,如散步、跑步或游泳,能促进心血管健康,增强肌肉力量,并有助于减少体重。\n\n2. 均衡饮食。每天食用新鲜的蔬菜、水果、全谷物和脂肪含量低的蛋白质食物,...
在加载ChatGLM3-6B模型时,我们可以利用fastllm框架提供的模型加载功能,将模型参数加载到GPU内存中。同时,我们还可以对输入数据进行预处理,如分词、去停用词等,以减少模型的计算量。 3. 批量处理与并行计算 为了提高模型的运行速度,我们可以采用批量处理和并行计算的方法。批量处理可以将多个输入数据合并成一个批次,从...