在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)如ChatGLM-3已经取得了显著的进步,为自然语言处理(NLP)任务提供了强大的支持。然而,如何让这些模型更好地适应特定任务,提高其性能并增强自我认知功能,一直是研究者关注的焦点。本文将引导读者深入了解LLaMA-Factory环境,探讨如何微调ChatGLM-3模型,并通过修改模型参数来重塑其自我认知。
随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,预训练语言模型(PLMs)在众多NLP任务中展现出了强大的性能。其中,ChatGLM3作为一种先进的预训练语言模型,在对话生成、问答等任务中表现优异。然而,为了更好地适应特定领域或任务,我们通常需要对模型进行微调。本文将介绍如何使用LLaMA-Factory对ChatGLM3模型进行微调,并分享实践中的...
【chatglm3】(8):模型执行速度优化,在4090上使用fastllm框架,运行ChatGLM3-6B模型,速度1.1w tokens/s,真的超级快。 17:36 【chatglm3】(9):使用fastchat和vllm部署chatlgm3-6b模型,并简单的进行速度测试对比。vllm确实速度更快些。 08:36 【chatglm3】(10):使用fastchat本地部署chatlgm3-6b模型,并...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage sft \ --do_train True \ --model_name_or_path E:\llm-train\chatglm3-6b \ --finetuning_type lora \ --template chatglm3 \ --dataset_dir data \ --dataset chatglm3_zh \ --cutoff_len 1024 \ --learning_rate 5e-05 \ -...
LLaMA Factory是一个LLM微调工具,支持预训练,监督微调和奖励建模训练模式。每种模式都支持LoRA和QLoRA微调策略。它的前身ChatGLM- efficiency -tuning是一个基于ChatGLM模型的微调工具。它逐渐扩展到支持更多的LLM模型,包括白川、QWen、LLaMA, LLaMA工厂由此诞生。
简介:使用LLaMA Factory来训练智谱ChatGLM3-6B模型 使用LLaMA Factory来训练智谱ChatGLM3-6B模型时,以下是一个训练过程: 1. 环境搭建 a. 安装Python和Anaconda 下载并安装适合你操作系统的Python版本(推荐Python 3.10或更高版本)。 安装Anaconda,以管理Python环境和依赖库。
Baichuan 2-7B-Chat和Baichuan 2-13B-Chat是两个聊天模型,它们在理解人类指令和解决复杂任务方面表现出了强大的能力。作者还详细描述了如何提高模型安全性的方法。所有Baichuan 2的预训练模型检查点都将公开发布,以便研究人员更好地理解模型的训练过程。总的来说,Baichuan 2是一个重要的开源语言模型,它为研究社区提供...
full:微调整个模型。 冻结(freeze):冻结大多数模型参数,只微调少数参数。 lora:冻结一些模型参数,只微调一些,但特别是在某些层上。 高级配置 分为Train, Evaluate & Predict, Chat, 和Export 选项卡 Train选项 训练阶段 分为Pre-Training, Supervised Fine-Tuning, Reward Modeling, PPO, and DPO。我们在这里选择...
LLaMA-Factory易于使用的LLM微调框架(LLaMA, BLOOM, Mistral, 百川, Qwen, ChatGLM)。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Factory 项目介绍 LLaMA Factory定位为一款简洁、高效的大规模语言模型训练和微调平台。其设计初衷在于让用户无需编码即可在本地环境中对超过百种不同的预训练模型进行微调工作...
人工智能 使用LLaMA-Factory来实现微调ChatGLM-3B 前提:本文是使用阿里云的人工智能PAI平台的交互式建模(DSW)来进行的如下操作 安装LLaMA-Factory # 克隆项目 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git # 安装项目依赖 cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt pip......