三、代码详解 代码部分把prefix tuning和P-tuning v2放在一起写(Hugging face官方库也是合在一起的),因为virtual token是插入进每一层的,那么需要重点关注的是他是怎么进入每一层的: 本质上是通过past_key_values进入attention运算内部,在每一层中运算的。 这里先列出Hugging face 原生库中怎么实现的,然后再写一...
三、具体实现与代码详解 这里讲两个版本的实现代码,一个是简易版本的,另一个是huggingface官方版本怎么实现的 简易版本 简易版本的继续用苏神的代码来举例,这里只列出关键代码。 1. 模板设计 这里用[unused]进行占位 desc=['[unused%s]'%iforiinrange(1,9)]desc_ids=[tokenizer.token_to_id(t)fortindesc]pos...
其核心思想是通过自适应剪枝策略去除冗余参数,并使用特殊压缩方法减少参数大小,从而得到轻便、高效的轻量级模型。 二、项目准备 环境配置:租借autoDL GPU机器,配置合适的conda环境,并安装必要的依赖库,如transformers(4.27.1版本)、rouge_chinese、nltk、jieba等。 代码拉取:从GitHub上拉取ChatGLM-6B项目代码,并进入ptu...
[4]P-Tuning v2代码地址:https://github.com/THUDM/P-tuning-v2 [5]BertLayer及Self-Attention详解:https://zhuanlan.zhihu.com/p/552062991 [6]https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ [7]https://huggingface.co/datasets/squad
这些格式可以将模型转换为可在不同平台和设备上运行的可执行代码。导出后,您可以根据需要部署到服务器、边缘计算设备或云端平台中。总之,通过遵循以上步骤,您可以成功地部署和微调ChatGLM-6B模型。请记住,部署和微调是一个迭代的过程,需要不断地调整和优化以获得最佳的性能表现。同时,保持对最新技术和工具的关注也是...
("fueled") inst.components.fueled.fueltype = "USAGE" inst.components.fueled:InitializeFuelLevel(TUNING.WALRUSHAT_PERISHTIME) inst.components.fueled:SetDepletedFn(generic_perish) return inst end 我想把精神恢复代码加到幸运帽里去 分享16赞 rom制作吧 一叶之秋 build.porp代码详解,转自XDA论坛修改这些有...
使用涉及第三方代码的部分时,请严格遵循相应的开源协议。模型生成的内容受模型计算、随机性和量化精度损失等因素影响,本项目无法对其准确性作出保证。本项目数据集绝大部分由模型生成,即使符合某些医学事实,也不能被用作实际医学诊断的依据。对于模型输出的任何内容,本项目不承担任何法律责任,亦不对因使用相关资源和输出...
LoRA的核心思想是在保持预训练模型的大部分权重参数不变的情况下,通过添加额外的网络层来进行微调。这些额外的网络层通常包括两个线性层,一个用于将数据从较高维度降到较低维度(称为秩),另一个则是将其从低维度恢复到原始维度。这种方法的关键在于,这些额外的低秩层的参数数量远少于原始模型的参数,从而实现了高效...
代码拉取:从GitHub上拉取ChatGLM-6B项目代码,并进入ptuning目录进行后续操作。 三、数据准备 下载并解压ADGEN数据集,将其放置在ptuning目录下,并命名为AdvertiseGen。该数据集将用于模型的训练和验证。 四、模型微调 修改train.sh脚本:根据实际需求,修改train.sh脚本中的相关参数,包括训练数据文件位置、验证数据文件位...
三、P-Tuning v2 方法详解 1. 方法概述 P-Tuning v2 的核心思想是在预训练模型的每一层添加可训练的连续提示向量,这些提示向量作为前缀插入到每层的输入中。这样做既增加了参数容量,又使提示能够在模型的不同层次影响表示学习。 2. 优化与实现细节 为了充分发挥深度提示调整的效果,P-Tuning v2 在优化和实现上...