ChatGLM3-6B是ChatGLM系列中的一个成员,其参数量约为60亿,相比于更大的模型如ChatGLM-130B,它可以在更小的资源消耗下运行,同时保持较好的文本生成和理解能力。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...
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"....
随着AI技术的飞速发展,大型语言模型如ChatGLM3-6B在文本生成、对话系统等领域展现出了惊人的能力。然而,这些模型往往参数巨大,直接进行全量微调不仅耗时耗力,而且对计算资源要求极高。为此,研究者们提出了多种参数高效的微调技术,其中PEFT库与LORA技术尤为引人注目。 PEFT库简介 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)是...
有关安装和配置ChatGLM3-6B的请参见ChatGLM3-6B的github主页。ChatGLM3-6B的github链接本实验按照官方的finetuning方法,对chatglm3-6b模型进行微调(finetuning)。 1.构建训练数据集 本实验采用一个简单的自我认知的训练集,该训练集包含100多条自我认知的数据集,属于非常少的数据集,主要是用于测试和验证lora方法的...
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...
5.2 LORA微调 5.3 微调前后对比 6 总结 1.什么是ChatGLM3-6B ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。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: ...
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。
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，...
下面我们使用命令来进行微调: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 /root/.pyenv/shims/python finetune_hf.py /root/autodl-tmp/data/AdvertiseGen_fix THUDM/chatglm3-6b configs/lora.yaml 正常训练 训练结束 测试结果 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 /root/.pyenv/shims/python inference_hf.py output/...
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