针对 ChatGLM-6B 微调，试验结果显示：与其他两种模式相比， HBM 高速缓存模式在性能和使用方便性方面均更胜一筹。在英特尔® 至强® CPU Max 系列产品上，结合之前的两项优化，我们可以通过以下命令行启动 ChatGLM-6B 微调：△图 7. 在拥有 32 个物理核的英特尔® 至强® CPU Max 9462 双路服务器上启...
为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型，同时实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法 (使用指南) ，INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可启动微调。不过，由于 ChatGLM-6B 的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混...
实验结果表明,P-tuning v2在不同的模型规模(从300M到100B的参数)和各种困难的NLU任务(如问答和序列标注)上的表现与微调相匹配。与微调相比,P-tuning v2每个任务的可训练参数为0.1%到3%,这大大降低了训练时间的内存消耗和每个任务的存储成本,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可...
一、微调之初 一开始我们就遇到了多GPU并行的问题,由于服务器是新采购的,没试过多卡并行跑,结果就遇到了。问题现象是在多GPU卡上对ChatGLM-6B进行微调时,程序一直卡住不往下执行。具体如下: pytorch框架,多卡微调ChatGLM 训练脚本参数配置情况: 正常执行日志如下: 多GPU运行时程序卡死: 再看GPU的监控,其中前三个...
聊聊ChatGLM-6B医疗数据微调 参考了多个医疗大模型,如扁鹊、灵心等,重新思考了下微调的方案以及数据集的格式;基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架,审视其数据集格式,以及调试效果,进行微调。 最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开源框架成功的微调出来我想要的结果。
参考了多个医疗大模型,如扁鹊、灵心等,重新思考了下微调的方案以及数据集的格式;基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架,审视其数据集格式,以及调试效果,进行微调。 最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开源框架成功的微调出来我想要的结果。
ChatGLM-6B大模型微调实战总结 区块链技术专家,精通各种联盟链、公链的底层原理,拥有丰富的区块链应用开发经验。 上篇我们已经具备了 ChatGLM-6B 初步的运行环境,这为实现完全属于自己的模型奠定了基础(快速部署ChatGLM-6B大模型实战总结),接下来将针对模型进行微调,以便让它真正成为一个定制化智能助手。在这个过程中...
P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7 GB 显存即可运行。 下面以 ADGEN (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法。 一、软件依赖 除ChatGLM-6B 的依赖之外,还需要按照以下依赖 ...
本文将深入探讨VisualGLM-6B的原理与微调,旨在更好地理解其核心思想和优化方法。一、VisualGLM-6B的原理VisualGLM-6B是一种基于概率图模型的算法,通过学习图像数据的特征,实现对图像的分割和识别。该算法模型主要由两部分组成:一个是概率图模型,用于描述图像数据的统计规律;另一个是学习算法,用于优化模型参数,提高...
在本教程中,您将学习如何在阿里云交互式建模(PAI-DSW)中,基于ChatGLM-6B语言模型进行模型微调训练和推理。 ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于General Language Model(GLM)架构,具有62亿参数。另外,通过模型量化技术,您可以在消费级的显卡上进行本地部署,且在INT4量化级别下最低只需6 GB显...