最后一次练习,对应课程结尾的对数线性模型框架;于是又拿下一门课。在这次练习中,我们将使用感知机算法训练一个GLM应用到命名实体识别上。对输入实例,GLM使用如下三个组件完成解码: 一个函数生成所有可能的结果 一个全局特征函数 一个参数向量 ... 中文分词 ...
glmhmm glm.py: GLM class fitting code hmm.py: HMM class fitting code glm-hmm.py: GLM-HMM class fitting code init_params.py: a script for defining initialization options for different model parameters observations.py: a script for defining distribution options for GLM observations ...
model = ChatGLMForConditionalGeneration.from_pretrained(args.model_dir) model = model.half().cuda() # 设置训练参数,仅训练模型最后五层-23、24、25、26、27层 for name, param in model.named_parameters(): if not any(nd in name for nd in ["layers.27", "layers.26", "layers.25", "layer...
一、基本步骤 训练llm,基本分为三步:pretrain -> sft(chat model) -> dpo/RLHF(helpful & Safety). 辅助的环节:数据处理,评估 二、模型结构 目前比较成熟,一般采用 gpt架构,Llama/Llama2 Transformer-Decoder结构 PreLayerNorm-RMSNorm AI检测代码解析 Paper:Root Mean Square Layer Normalization Abs:https://...