在VisualGLM-6B中,微调主要涉及调整概率图模型的参数,以及优化学习算法的参数。对于概率图模型的微调,VisualGLM-6B主要通过调整节点之间的连接关系以及边的权重,来优化概率图的表示能力。这些调整基于特定的训练集,通过反复迭代进行,以实现最佳的模型表现。在学习算法的微调方面,VisualGLM-6B主要通过对学习算法中的超参数...
另外,官方微调代码 finetune_visualglm.py 中 FewShotDataset(Dataset) 的方法是把所有数据集全都读到内存里了,不仅速度慢,还非常容易 Out Of Memory,可以参考下面的 issue 进行修改 自己的数据集太大,内存溢出 · Issue #283 · THUDM/VisualGLM-6B (github.com) 读取图片太慢了 · Issue #81 · THUDM/...
VisualGLM-6B 依靠来自于 CogView数据集的30M高质量中文图文对,与300M经过筛选的英文图文对进行预训练,中英文权重相同。该训练方式较好地将视觉信息对齐到VisualGLM的语义空间;之后的微调阶段,模型在长视觉问答数据上训练,以生成符合人类偏好的答案。 VisualGLM-6B 由 SwissArmyTransformer(简称sat) 库训练,这是一个支...
该模型依赖于CogView数据集中3000万个高质量的中文图像-文本对，以及3亿个精选的英文图像-文本对进行预训练。这种方法使视觉信息能够很好地与ChatGLM的语义空间对齐。在微调阶段，该模型在长视觉问答数据集上进行训练，以生成符合人类偏好的答案。VisualGLM-6B模型的技术细节 关于VisualGM-6B的具体技术信息如下：VisualGL...
由于采用轻量化部署推理,显存只占用7.8GB,可进行本地推理。 visualGLM-6B大语言模型的web界面推理演示:图像分析、按指令输出结果 香港理工大学wangrongsheng同学基于VisualGLM-6B,利用公开数据集微调训练出的XrayGLM,可实现对X光片进行解析和患者建议,本人只是进行的本地推理演示。
简介:VisualGLM-6B是一个多模态对话语言模型,它结合了ChatGLM-6B和图像模型BLP2-Qformer,旨在理解图片并解析其内容。该模型在CogView数据集上进行预训练,并可以在长视觉问答数据集上进行微调,以生成符合人类偏好的答案。VisualGLM-6B模型的技术细节包括其整合视觉和语言信息的能力,以及在大量高质量的中文和英文图像-文...
大佬们好,我在用openi数据集(大概6500条数据)对VisualGLM进行微调之后,检测模型的推理能力的时候,出现以下情况 是不是过拟合太严重了,以下是我的微调参数 #! /bin/bash NUM_WORKERS=1 NUM_GPUS_PER_WORKER=4 MP_SIZE=1 script_path=$(realpath $0) script_dir=$(dirname $script_path) main_dir=$(dirname...
【VisualGLM-6B:开源多模态对话语言模型,支持图像、中文和英文。该模型基于ChatGLM-6B,具有78亿参数,通过BLIP2-Qformer将图像和语言模型相结合。模型使用CogView数据集的中英文图文对进行预训练,并在微调阶段使用长的视觉问答数据以生成符合人工偏好的答案。VisualGLM-6B使用SwissArmyTransformer工具库进行训练,并提供了与...
官方样例中对模型特定层进行LoRA微调，可根据需求调整参数。部署时可能遇到错误，如'UnixFileLock'对象无'_thread_lock'属性或TypeError，解决方法为安装特定包。同时，优化数据集读取策略以避免内存溢出问题。通过以上步骤，可完成VisualGLM-6B模型的部署与使用。希望本文提供的经验能对用户有所帮助。
VisualGLM-6B的特别之处在于它能够整合视觉和语言信息。可以用来理解图片,解析图片内容。 该模型依赖于CogView数据集中3000万个高质量的中文图像-文本对,以及3亿个精选的英文图像-文本对进行预训练。这种方法使视觉信息能够很好地与ChatGLM的语义空间对齐。在微调阶段,该模型在长视觉问答数据集上进行训练,以生成符合人类...