从结果中发现的一个有趣现象是,LoRA和QLoRA在大多数情况下都取得了最佳性能,只是在CNN/DM和AdGen数据集上的ChatGLM3-6B(Zeng et al., 2024)和Llama2-7B模型上不是这样。这一现象突出了这些高效微调方法在使LLM适应特定任务方面的有效性。此外,我们观察到Llama3-8B在这些模型中表现最佳,而Yi-6B(Young et al...
ValueError: Unrecognized configuration class <class 'transformers_modules.chatglm2-6b.configuration_chatglm.ChatGLMConfig'> for this kind of AutoModel: AutoModelForCausalLM. Model type should be one of BartConfig, BertConfig, BertGenerationConfig, BigBirdConfig, BigBirdPegasusConfig, BioGptConfig, Blen...
Sunsimiao:孙思邈中文医疗大模型 Sumsimiao,基于 Baichuan-7B 和 ChatGLM-6B 在中文医疗数据上微调而得。 CareGPT:医疗大模型项目 CareGPT,基于 LLaMA2-7B 和 Baichuan-13B 在中文医疗数据上微调而得。 MachineMindset:MBTI性格大模型项目,根据数据集与训练方式让任意LLM 拥有 16 个不同的性格类型。 CBT-LLM:一...
[BUG] chatglm2-6b 模型加载失败:这个问题的建议解决方案是检查浏览器是否可以打开https://huggingface.co/models。如果无法打开,可能是网络连接问题。在可以连接到Huggingface网站的机器上下载嵌入模型,并通过修改model_config.py文件中的local_model_path参数使用离线加载。
19. Sunsimiao:一个专门针对中国医疗领域的大型语言模型,基于Baichuan-7B和ChatGLM-6B。 20. CareGPT:一系列针对中国医疗领域的大型语言模型,基于LLaMA2-7B和Baichuan-13B。 21. MachineMindset:一系列MBTI性格类型的大型语言模型,能够根据不同的数据集和训练方法为任何LLM赋予16种不同的性格类型。发布...
Sumsimiao，基于 Baichuan-7B 和 ChatGLM-6B 在中文医疗数据上微调而得。[3] CareGPT: 医疗大模型项目 CareGPT，基于 LLaMA2-7B 和 Baichuan-13B 在中文医疗数据上微调而得。[4] MachineMindset：MBTI性格大模型项目，根据数据集与训练方式让任意 LLM 拥有 16 个不同的性格类型。
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。
下载 ChatGLM3-6B 下载 ChatGLM3 windows下载 CUDA ToolKit 12.1 (本人是在windows进行训练的,显卡GTX 1660 Ti) CUDA安装完毕后,通过指令nvidia-smi查看 2、PyCharm打开LLaMA-Factory项目 1、选择下载目录:E:\llm-train\LLaMA-Factory,并打开 2、创建新的python环境,这里使用conda创建一个python空环境,选择pytho...
【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...
BLOOM & Falcon & ChatGLM choices: ["query_key_value", "dense", "dense_h_to_4h", "dense_4h_to_h"], \ Baichuan choices: ["W_pack", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], \ Qwen choices: ["c_attn", "attn.c_proj", "w1", "w2", "mlp.c_proj"], \ ...