报错5:[TypeError: ChatGLMTokenizer._pad() got an unexpected keyword argument 'padding_side'](https://github.com/THUDM/ChatGLM3/issues/1324#top) 报错6:chatglm3-6b\modeling_chatglm.py", line 413, in forward ,cache_k, cache_v = kv_cache , ValueError: too many values to unpack (expect...
更全面的开源序列:除了对话模型 ChatGLM3-6B 外,还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base 、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K 和进一步强化了对于长文本理解能力的 ChatGLM3-6B-128K。以上所有权重对学术研究完全开放 ,在填写 问卷 进行登记后亦允许免费商业使用。 2.什么是LORA微调技术 LoRA(Low-Rank Adaptation)微...
1、Lora 微调 chatglm3-6b-base 的推理 (1)查看输出目录 (2)微调日志 2、推理 (1)修改代码 (2)使用 openai_api.py 运行模型提供接口 (3)无法设置 eos_token 属性问题 (4)缺失 config.json 问题 (5)调用 /v1/chat/completions (6)使用 inference.py 测试 N、后记 0、背景 搞个新环境研究 GPT、GPT...
在ChatGLM3的微调过程中,LoRA技术的主要优势在于: 降低微调成本:由于LoRA技术只引入少量的可训练参数,因此可以大大降低微调所需的计算资源和时间成本。 提高微调效率:通过优化LoRA参数,可以实现对模型性能的快速微调,而无需对整个模型进行大量的训练。 保持模型稳定性:由于LoRA参数是独立于原始模型参数的,因此微调过程中...
然而,对于像ChatGLM3-6B这样的大模型来说,直接进行全量参数微调不仅耗时耗力,而且计算资源消耗巨大。为了解决这一问题,研究者们提出了多种参数高效微调(PEFT)方法,其中低秩自适应矩阵(LORA)因其高效性和灵活性而备受瞩目。本文将详细介绍如何使用PEFT库对ChatGLM3-6B模型进行LORA高效微调。 一、背景介绍 ChatGLM3-...
本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 ChatGLM3-6B-chat 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:知乎|深入浅出Lora。 本节所讲述的代码脚本在同级目录 ChatGLM3-6B-chat Lora 微调 下,运行该脚本来执行微调过程,但注意,本文代码未使用分布式框架,微调 ChatGLM...
微调实战 数据集准备 由于个人数据不方便公开这里就不贴具体的内容了,请参考官网的demo。 Tsinghua Cloud 参考:https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/finetune_demo/README.md 说明:dev.json用于验证数据集的文件,train.json用于训练数据集的文件; 基于LORA微调方法 硬件要求 硬件名称 配置 备注 内存 ...
LORA微调ChatGLM3-6B模型 本文基于transformers、peft等框架,对ChatGLM3-6B模型进行Lora微调。 LORA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的模型微调技术,它可以通过在预训练模型上添加额外的低秩权重矩阵来微调模型,从而仅需更新很少的参数即可获得良好的微调性能。这相比于全量微调大幅减少了训练时间和计算资源的消耗。
在人工智能领域,大模型的微调是提升模型性能、适应特定任务的关键步骤。随着模型规模的不断扩大,如何高效地进行微调成为了一个重要挑战。本文将详细介绍如何利用PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)库中的QLORA(Low-Rank Adaptation)方法对ChatGLM3-6B模型进行高效
使用ChatGLM3-6B模型进行Lora微调旨在解决大语言模型对于专有名词理解的偏差问题。例如，未经过训练的模型可能会将"平安格勒战役"误识别为"列宁格勒战役"，将" Ichiban"误解为日语单词"いちばん"。通过对话样本Lora微调，我们训练ChatGLM3-6B模型以准确识别"平安格勒战役"和" Ichiban"。训练过程中，我们...