然后,我们将上下文列表转换为prompt字符串,并使用prompt_tuning函数对模型进行微调。接着,我们从微调结果中提取预测标签,并将其转换为字符串形式。最后,我们打印出prompt、预测标签和标签字符串的信息。总结:通过逐行代码学习ChatGLM2-6B大模型SFT微调的过程,我们可以深入理解模型的训练和优化过程。通过自定义prompt_tuning...
本教程聚焦于将预训练模型通过有监督微调(SFT)注入特定任务领域的技术,旨在全面覆盖这一技术的精髓。从预训练模型的简介,到有监督微调概念、数据集构建过程、特征工程策略,直至算法原理与实战操作步骤,本教程以详尽的理论解析与实操代码示例,为读者构建了一座通往自然语言处理领域应用的坚实桥梁。通过深入探讨预训练数据与...
是的,这可能是代码的bug。建议您检查ModelScope的源代码,确保sft.sh脚本中的lora微调部分与报错部分一致。如果不一致,可能是代码实现的问题,需要联系ModelScope的开发者进行修复。 2023-11-15 10:11:43 发布于河北 举报 赞同 评论 打赏 相关问答 微调llama3时报modelscope - ERROR错,能帮忙看一下什么问题吗 3...
微调细节见model/trainer.py下的train方法,is_finetune设置为True时,将进行微调,微调默认会冻结embedding层和encoder层,只训练decoder层。如需要冻结其他参数,请自行调整代码。 运行SFT微调: #本项目实现的trainer, 添加参数`--is_finetune=True`即可, 参数`--is_keep_training=True`可从任意断点处继续训练accelerate...
DeepSeek发布R1,比肩o1 | 1.DeepSeek-R1-Zero:通过大规模强化学习(RL)训练而成,未经过监督微调(SFT)作为初步步骤,展现了卓越的推理性能,但存在诸如如无限重复、可读性差和语言混杂等问题2.DeepSeek-R1:它在RL之前加入了冷启动数据,DeepSeek-R1在数学、代码和推理任务上的表现与OpenAI-o1相当...
2. 训练方法是sft + dpo(图2),且全部使用合成数据,可以说是全链路蒸馏;ultraChat用于sft(过滤+采样,只用了200k),ultraFeedback用于dpo(64K prompt); 3. 相关数据和代码都是公开的(图5),如果要复现,可以用hf提供的git(alignment-handbook),这个git项目也能用于自己模型的微调。 #大语言模型 #微调 #自然语言...
逐行代码学习ChatGLM2-6B大模型SFT微调(通过prompt ptune实现),项目中的ptune/main.py文件,【代码】逐行代码学习ChatGLM2-6B大模型SFT微调,项目中的ptune/main.py文件。
微调配置文件位于config目录下,包括以下文件: ds_zereo_2 / ds_zereo_3.json: deepspeed 配置文件。 `lora.yaml / ptuning_v2.yaml / sft.yaml`: 模型不同方式的配置文件,包括模型参数、优化器参数、训练参数等。 部分重要参数解释如下: data_config 部分 ...
微调细节见model/trainer.py下的train方法, is_finetune设置为True时,将进行微调,微调默认会冻结embedding层和encoder层,只训练decoder层。如需要冻结其他参数,请自行调整代码。运行SFT微调:# 本项目实现的trainer, 添加参数`--is_finetune=True`即可, 参数`--is_keep_training=True`可从任意断点处继续训练 ...