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、知识等不同角度的数据集上测评显示,* ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能*。 更完整的功能支持:ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prom...
Best Baseline 指的是模型参数在 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@1 ,其他选择题类型数据...
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、更充...
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、更充...
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、更充...
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、更充...
使用预处理函数对数据集进行编码,将文本转换为模型可接受的格式(如input_ids和labels)。这一步通常涉及文本的分词、截断和填充等操作。 5. LoRA微调配置 配置LoRA微调的参数,包括需要训练的模型层(target_modules)、学习率、训练轮次等。例如,使用peft库中的LoRA配置器: from peft import LoRAConfig lora_config =...
强大的自然语言理解能力:通过大量的预训练数据,ChatGLM3-6B 学会了如何理解人类语言,并能够生成符合语境的响应。 多语言支持:ChatGLM3-6B 支持多种语言,包括中文、英文、法文、德文等,使得开发者可以轻松地将其应用于国际化业务中。 灵活的对话配置:开发者可以根据实际需求,自由地配置模型的超参数、预训练数据和优化...
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、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能。更完整的功能支持： ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 ...
准备数据集 1、创建LLaMA-Factory\data\chatglm3_zh.json文件,拷贝一下内容。作为训练测试数据 [ { "instruction": "", "input": "安妮", "output": "女仆。 精灵族\n声音温柔娇媚,嗲音。\n年龄:26岁" }, { "instruction": "", "input": "奥利维亚", "output": "元气少女,中气十足。\n活泼可爱...