LoRA 高效指令微调 首先通过分析子词嵌入模板,从而构造指令微调数据。教程通过对模板编码前后进行可视化复查,并逐一检查特殊子词编号,从而确保嵌入对应。 进而通过对模型层级分析,判断高阶矩阵位置,从而使用 PEFT 工具对低秩转换层进行指定,开启LoRA微调。 最终查看微调效果: 代码语言:javascript 复制 User:小姐,别的秀女...
比如VQA这种,这个模型本身是VQA模型,chat能力肯定没有glm-4-9b-chat强,比如你想做视觉分类分类和专业描述,可以用微调 Author wstsr333 commented Jul 2, 2024 微调的数据集可以不带image字段吗 Author wstsr333 commented Jul 2, 2024 我看了finetune.py,在里面没找到修改数据集格式的代码,请问在哪段代码中...
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...
model_name_or_path: ./glm-4-9b stage: sft do_train: true finetuning_type: lora lora_target: all dataset: identity,alpaca_en_demo,alpaca_zh_demo template: glm4 cutoff_len: 1024 max_samples: 1000 overwrite_cache: true preprocessing_num_workers: 16 output_dir: saves/glm4-sft logging_ste...
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...
SFT 全量微调: 4张显卡平均分配,每张显卡占用 48346MiB 显存。 P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) ...
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...
同年6月,该模型的升级版本ChatGLM2-6B发布,二代模型具有更强大的性能和推理能力。本项目利用大模型的低秩适配(Low-Rank Adaptation,LoRA)技术对INT4量化ChatGLM-6B系列模型进行微调,在包含~7k段对话的微信聊天对话数据集上进行训练,以实现一个微信聊天机器人。
LoRA在模型微调中通过引入局部响应可塑性,使得模型在微调过程中能够更好地适应新的数据分布。这种方法在保持模型全局一致性的同时,允许模型在局部上根据新的数据分布进行调整。 在ChatGLM中使用LoRA进行模型微调训练,可以将模型的泛化能力提高到一个新的水平。这种训练方法的具体步骤如下: 准备数据:首先,需要准备一组...
GLM-4-9B-Chat 以及 GLM-4V-9B 开源模型的完整功能演示代码,包含了 All Tools 能力、长文档解读和多模态能力的展示。 fintune_demo: 在这里包含了 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, ...