SFT 监督微调适用于快速适应目标任务,LoRA 适用于减少参数量和成本,P-tuning v2 适用于多任务学习,而 Freeze 适用于提取特定层次的特征。 1. 下载 glm2 训练脚本 git clonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git 2. 然后使用 pip 安装依赖 pip install -r requirements.txt -ihttps://pypi.dou...
在人工智能领域,特别是自然语言处理(NLP)方面,ChatGLM2-6B模型以其强大的语言理解和生成能力,受到了广泛的关注和应用。然而,许多开发者在尝试对ChatGLM2-6B进行P-tuning(参数微调)时,却发现微调后的模型性能并未如预期般提升,反而出现了“变傻”的现象,即模型的通用对话能力退化,针对特定任务的回答也变得不准确。...
checkpoint_path = "ptuning/output/adgen-chatglm2-6b-pt-300-2e-2/checkpoint-3000" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True) config = AutoConfig.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True, pre_seq_len=pre_seq_len) model = AutoModel.from...
由于ChatGLM2-6B模型在fp16半精度下至少需要13GB的显存进行推理,因此建议选择显存大于13G的机器,如A4000、P100、3090等。租用成功后,进入机器页面,搜索并租用ChatGLM2-6B镜像。 矩池云已经为ChatGLM2-6B配置了预装的Python依赖和模型文件,因此无需进行额外的安装。你可以直接在租用的机器上开始使用ChatGLM2-6B进行...
官方文档地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main/ptuning 下面以 ADGEN (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法。 租用机器 我们所使用的环境是矩池云 ChatGLM2-6B 环境,该环境预装好了运行 ChatGLM2-6B 需要的 Python 依赖,并包含了 ChatGLM2-6B 文件。
我使用的环境是矩池云 ChatGLM2-6B 环境,该环境预装好了运行 ChatGLM2-6B 需要的 Python 依赖,并包含了 ChatGLM2-6B 文件。 租用机器的时候还可以在 高级选项 - 自定义端口 里添加2个自定义端口: 配置依赖和数据集 机器启动成功后,我们点击租用页面 Jupyterlab ...
1. 本报告将从头到尾手把手教大家如何翻译ChatGLM6B模型。 2. GLM模型是一个语言模型,其预训练过程与GPT有所不同。 3. GLM模型包括GLM、GLM 130B和GLM 6B等不同规模的模型,需要不同算力来实现高效微调或全量微调。 4. Finetune过程中,介绍了Mixed Precision和ZeRO优化器等基础知识,以及P tuning和Lora等高效...
为了加载最新的chatglm2-6b, 没法使用paddle环境,而是使用transformers, 训练更是在pytorch环境下运行的. - 飞桨AI Studio
官方文档地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main/ptuning 下面以 ADGEN (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法。 租用机器 我使用的环境是矩池云 ChatGLM2-6B 环境,该环境预装好了运行 ChatGLM2-6B 需要的 Python 依赖,并包含了 ChatGLM2-6B 文件。
1、地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md 2、参数示例 PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3 main.py \--do_train \--train_file AdvertiseGen/train.json \--validation_file AdvertiseGen/dev.json \--prompt_column content \--response_column su...