3、初探多模态 VisualGLM-6B 15:11 4、多模态预训练模型 CogVLM 15:11 5、代码生成模型 CodeGeex2 15:11 6、增强对话能力 ChatGLM 15:25 7、实战 QLoRA 微调 ChatGLM3-6B 大模型 54:09 【全748集】目前B站最全最细的AI大模型零基础全套教程,2025最新版,包含所有干货!七天就能从小白到大神!
官方镜像PyTorch2.0.0中虽已预置 AI 常用工具及依赖包,但是要加载 ChatGLM2-6B 模型和微调模型,您还需要补充安装相关包。 1.开发环境实例页单击进入开发环境。 2. 左侧目录进入 ChatGLM2-6B/requirements.txt,增加如下内容并保存,可参考下图。 rouge_chinese nltk jieba datasets 3. 切换至网页终端,并执行如下命令。
用户可以通过自然语言输入问题,系统自动检索相关信息并返回准确的答案。 智能助手:将ChatGLM-6B集成到智能助手中,为用户提供个性化的建议和帮助。例如,在客户服务领域,智能助手可以根据用户的问题提供相应的解决方案和指导。 内容生成:利用ChatGLM-6B生成垂直领域的文本内容,如摘要、评论、文章等。通过Prompt Tuning v2技...
DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=sampler) 在chatglm 6B中训练的并行是基于transformers架构实现的 from transformers.trainer import Trainer trainer默认是用torch.distributed的api来做多卡训练的,因此可以直接支持多机多卡,单机多卡,单机单卡。 目前autodl没有多卡资源,所以也没办法验证多卡这个如何可...
chatGLM微调方法:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md 安装和训练方法,chatGLM项目写得挺清楚的,我就不复制过来了,可以打开这两个链接看下。 (1)训练数据 先准备如图所示json格式训练数据,一个问题对应一个回复。相同的回复,不同的问题,都要单独一组。整理数据是微调训练里最耗...
对于chatglm-6B模型的指令输入，正确的拼接方式有助于更好地服务用户。在`train.sh`脚本中，我们调整了`per_device_train_batch_size`参数为4，以适应专利prompt数据集的训练需求。在单卡训练中，每设备的batch size设定为4，总共训练64批次。若使用多卡，则总批次扩展为128。在训练专利数据集时，我们...
ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练...
6b \ --output_dir /data/vege/llm/wenda/model/chatglm2-6b-ptuning-example-output/adgen-chatglm2-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR-$date \ --overwrite_output_dir \ --max_source_length 64 \ --max_target_length 128 \ --per_device_train_batch_size 16 \ --per_device_eval_batch_size 1 \ ...
ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练...
ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练...