【大模型技术教程】大模型在垂直领域的微调与数据处理,煤矿安全大模型基于免费的glm-4-flash,工作效率事半功倍! 大模型路飞 3625 92 【DeepSeekR1微调Lora】30分钟轻松教会你DeepSeek R1模型Lora微调训练!环境配置+模型微调+效果展示,小白也能轻松学会!! 大模型官方知识库 696 96 【大模型训练】训练大模型LLM...
1. 一个预训练好的模型可以被共享,用来为不同的任务建立许多小的LoRA模块。我们可以冻结共享模型,并通过替换图中的矩阵A和B来有效地切换任务,从而大大减少存储需求和任务切换的开销。 2. LoRA使训练更加有效,在使用自适应优化器时,硬件门槛降低了3倍,因为我们不需要计算梯度或维护大多数参数的优化器状态。相反,我...
BigModel开放的GLM-4-Flash微调非常简单,仅需3步,无需额外代码开发,无需额外环境配置,即可完成模型微调和部署,体验非常好。浏览器打开BigModel微调的页面:https://open.bigmodel.cn/console/modelft/finetuning,模型微调分为3步:准备训练数据、创建微调任务、使用微调模型。支持LoRA少量参数微调和全参微调两种方式,官...
除了支持GLM-4全系列模型外,新一代MaaS平台还上线了更多的功能。例如,仅需准备数据,就能在创建微调任务,部署、训练完三个步骤后,就可以完成一个私有模型的训练。同时,新一代MaaS平台也支持LoRA高效参数微调和FPFT 全参微调,效果仅折损3%-5%。All Tools智能体API为开发者提供了一套强大的工具,轻松构建强大的AI助手...
Lora 是目前公认的最好的微调方法,一方面,它并不像AdapterTuning 一样,改变原有模型的架构,不便于在不同框架之间迁移;另一方面,它不像 PTuning 一样改变所有任务下的单词生成概率,严重破坏已习得的知识。 ChatGLM2-INT4 这个量化版本使用自定义的QuantizedLinear作为线性模块。如果我们要使用 PEFT 库添加 Lora 参数...
PEFT (LORA, P-Tuning) 微调代码 SFT 微调代码 GLM-4-9B初步体验感受 针对官方介绍进行了翻译,翻译速度及翻译效果不错, 针对最近热门的数“r”进行了测试,可以成功通过,但是如果是多个单词只会回答其中一部分 所提供的大模型demo,不支持直接访问网页,目截止知识库为2023年 ...
Lora 是目前公认的最好的微调方法,一方面,它并不像AdapterTuning 一样,改变原有模型的架构,不便于在不同框架之间迁移;另一方面,它不像 PTuning 一样改变所有任务下的单词生成概率,严重破坏已习得的知识。 ChatGLM2-INT4 这个量化版本使用自定义的QuantizedLinear作为线性模块。如果我们要使用 PEFT 库添加 Lora 参数...
Feature request / 功能建议 请问多模态glm-4v-9b可以只用文本数据集lora微调吗,因为想改变他的自我认知,如果只能通过带images路径的数据集微调自我认知,要注意些什么,有推荐的微调工具吗 Motivation / 动机 想改变glm-4v-9b多模态模型的自我认知 Your contribution /
System Info / 系統信息 CUDA Version: 12.2, transformers Version: 4.42.2, Python 3.10.12 batch size设置为1,max_input_length: 4096, max_output_length: 2048 使用lora微调时,出现OOM。 配置文件如下 data_config: train_file: train.jsonl val_file: test.jsonl te
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。