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_
基于P-Tuning v2 进行 ChatGLM2-6B 微调实践 | 京东云技术团队 各种微调方法适用于不同的场景和任务。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。 权重 json 多任务 人工智能 基于ChatGLM 微调的司法大模型 1.引言随着人工智...
旨在通过特定框架实现对大进行SFT有效微调。实践代码的基础是选择合适的大框架作为依托。需精确设定SFT微调所涉及的各类超参数。数据收集环节要确保数据与微调任务的关联性。对收集的数据要进行清洗以去除噪声信息。数据标注过程保证标注的准确性与一致性。代码中会涉及数据的预处理步骤,提高数据质量。模型加载阶段需适配选...
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...
New issue 使用examples 里的sft 代码进行全参数微调,同样的参数、数据集,每次训练的loss不一样,是哪里有随机性吗? #334 Closed zsl2549 opened this issue Apr 23, 2024· 3 comments Commentszsl2549 commented Apr 23, 2024 No description provided....
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 ...
面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。
大佬的要求基本适配进了LLaMA-Factory(但是还是bug满天飞),最后由hiyouga完成大量修改工作才使得代码与现有流程丝滑合并,这个过程也收获了很多,很开心!想了解整个开发过程的朋友可以参考:PR-3454链接微调脚本位置:examples/lora_single_gpu/sft_mllm.sh 链接
不过我是在用R1中文蒸馏数据,微Deepsee-R1-Qwen7B-Distill时,直接套用了微调Qwen的代码。出现了</think>之后输出重复的问题。就怀疑代码或模型那里有问题,一直没输出eos_token才发现之前千问sft的代码,一直用pad_token,即<end_of_text>,作为最后一个token。但是推理时generate也把它算eos。后面把sft代码改成...