GLM4是清华智谱团队最近开源的大语言模型。 以GLM4作为基座大模型,通过指令微调的方式做高精度文本分类,是学习LLM微调的入门任务。 显存要求相对较高,需要40GB左右。 在本文中,我们会使用GLM4-9b-Chat模型在复旦中文新闻数据集上做指令微调训练,同时使用SwanLab监控训练过程、评估模型效果。 代码:完整代码直接看本文第5节
GLM4是清华智谱团队最新推出的大语言模型,以其卓越的生成能力和广泛的知识覆盖,成为NLP领域的一颗新星。GLM4不仅在文本生成、语言理解等任务上表现出色,还通过指令微调技术,进一步提升了模型在特定任务上的性能。 指令微调技术 指令微调(Instruction Tuning)是一种针对大型预训练语言模型的微调技术,其核心目的是增强模型理...
简介:本文深入探讨GLM4大模型在命名实体识别任务中的微调技巧,分析NER的技术难点,并通过实际案例分析解决方案,同时前瞻该领域的未来发展。 在人工智能领域,命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)一直是一项关键的任务,它涉及从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名、地点、机构名等。近年来,随着大模型技术的...
简介:本文介绍了GLM4大模型在命名实体识别(NER)任务中的微调方法,通过实战案例展示了如何利用GLM4进行有效的NER模型微调。 在人工智能领域,命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是一项关键的技术,它涉及到从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名、地点、组织机构名等。近年来,随着大规模预训练模型(Pretrain...
GLM4是清华智谱团队最近开源的大语言模型。 以GLM4作为基座大模型,通过指令微调的方式做高精度文本分类,是学习LLM微调的入门任务。 显存要求相对较高,需要40GB左右。 在本文中,我们会使用GLM4-9b-Chat模型在复旦中文新闻数据集上做指令微调训练,同时使用SwanLab监控训练过程、评估模型效果。
通过详解微调步骤和实战案例,帮助读者理解并掌握NER任务的关键技术。 随着人工智能技术的不断发展,命名实体识别(NER)作为自然语言处理领域的一个重要任务,受到了广泛关注。NER任务旨在从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织名等。近年来,GLM4大模型凭借其出色的性能,在NER任务中取得了显著成果。本文将...
本文将以命名实体识别(NER)任务为例,详细解析GLM4大模型的微调入门实战技巧。 命名实体识别是NLP领域的一项基础任务,其核心目标是从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织机构名等。这项任务对于信息抽取、知识图谱构建等下游应用至关重要。然而,NER任务在实际应用中面临着诸多挑战,如实体类型的多样性、...