1、GLM: GLM 全名 General Language Model ,是一款基于自回归填空的预训练语言模型。ChatGLM系列模型,支持相对复杂的自然语言指令,并且能够解决困难的推理类问题。该模型配备了易于使用的 API 接口,允许开发者轻松将其融入各类应用,广泛应用于智能客服、虚拟主播、聊天机器人等诸多领域。 2、Embedding: Embedding 是一...
max_model_len, tp_size = 131072, 1 model_name = "THUDM/glm-4-9b-chat" prompt = [{"role": "user", "content": "你好"}] tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) llm = LLM( model=model_name, tensor_parallel_size=tp_size, max_model_len=max_m...
Self-Contrast:《Extensive self-contrast enables feedback-free language model alignment》给出了Self-Contrast的策略,用于让模型自动生成大量负样本用于RLHF,避免了投入大量的人力。 AgentTuning:《Agenttuning: Enabling generalized agent abilities for llms》包括agent的训练框架和AgentInstruct instruction-tuning数据集。
from modelscope import snapshot_download # GLM-4-9B-Chat max_model_len, tp_size = 131072, 1 model_name = snapshot_download("ZhipuAI/glm-4-9b-chat") prompt = '你好' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) llm = LLM( model=model_name, tensor_par...
模型:Modelscope 数据集:chinese_ner_sft SwanLab:https://swanlab.cn 知识点1:什么是指令微调? 大模型指令微调(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解和执行特定指令的能力,使模型能够根据用户提供的自然语言指令准确、恰当地生成相应的输出或执行相关任务。
model_name="glm-4", ) 2、加载文档 这里特定领域用户的数据来源于一个示例的ordersample.csv文件,这个文件可以从我的github上获取:https://github.com/taoxibj/docs/blob/main/ordersample.csv 文件具体内容如下: 把orersample.csv下载到jupyter notebook当前ipynb文件目录,使用CSV文档加载器,加载文档内容: ...
model_name="glm-4", ) 2、加载文档 这里特定领域用户的数据来源于一个示例的ordersample.csv文件,这个文件可以从我的github上获取:https://github.com/taoxibj/docs/blob/main/ordersample.csv 文件具体内容如下: 把orersample.csv下载到jupyter notebook当前ipynb文件目录,使用CSV文档加载器...
val_size: 0.1 per_device_eval_batch_size: 6 eval_strategy: steps eval_steps: 500 sudo CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 /home/dell/anaconda3/envs/llama_factory/bin/llamafactory-cli train examples/lora_single_gpu/llama3_lora_sft.yaml 最新代码
from openmind import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "npu" # 若模型已下载,可替换成模型本地路径 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("AI-Research/glm-4-9b-chat", trust_remote_code=True) query = "你好" inputs = tokenizer.apply_chat_template([{"role": "user", "content"...
( model=model_name, tensor_parallel_size=tp_size, max_model_len=max_model_len, trust_remote_code=True, enforce_eager=True, ) stop_token_ids = [151329, 151336, 151338] sampling_params = SamplingParams(temperature=0.95, max_tokens=1024, stop_token_ids=stop_token_ids) inputs = tokenizer....