chatglm全参数微调

时间: 2023-08-24 19:14:37 浏览: 399
对于ChatGPT模型的全参数微调,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 数据准备:收集与你的任务或领域相关的对话数据集。确保数据集中的对话样本符合你的需求,并包含足够的多样性和覆盖面。 2. 模型选择:选择一个预训练的ChatGPT模型作为基础模型。你可以从Hugging Face的模型库(https://huggingface.co/models)中选择适合你任务的模型。 3. 模型微调:使用你准备好的对话数据集对选定的ChatGPT模型进行微调。微调过程涉及将数据输入模型,通过优化算法(如Adam)进行参数更新,以使模型适应特定任务。 4. 超参数调优:在微调过程中,你可以根据需要调整一些超参数,例如学习率、批大小、训练步数等。通过在验证集上进行实验和评估,找到最佳的超参数配置。 5. 评估和测试:在微调完成后,使用测试集对微调后的模型进行评估,以了解其在任务上的性能表现。你可以计算一些指标,例如准确率、BLEU分数或人工评估结果。 6. 迭代改进:根据评估结果,你可能需要进一步优化微调过程。这可能包括调整数据集、微调策略或模型架构,以提高模型的性能。 需要注意的是,全参数微调可能需要大量的计算资源和时间。确保你有足够的计算资源,并在适当的时间内规划微调过程。此外,也要注意数据的质量和隐私问题,确保你的数据集符合相关法规和规定。
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### 对ChatGLM3-6B模型进行微调的方法 对于希望对ChatGLM3-6B模型进行微调的情况,官方文档已经提供了一定的支持。具体来说,在项目文件中存在针对该模型的两种不同类型的微调方案:全量微调以及P-Tuning V2[^1]。 #### 全量微调 全量微调指的是利用新的数据集重新训练整个神经网络参数的过程。这种方式能够使模型更好地适应特定领域或任务的数据分布,从而提升性能表现。为了执行这种形式的微调操作,用户应当准备相应的训练数据,并调整`scripts/run.sh`脚本内的配置项来指定这些资源的位置和其他必要的超参数设定,比如最大输入序列长度(`cutoff_len`)等[^3]。 ```bash bash scripts/run_sft.sh \ model_name_or_path=/path/to/ChatGLM3-6B \ train_file=/path/to/train_data.jsonl \ validation_file=/path/to/validation_data.jsonl \ output_dir=./outputs/full_finetune \ cache_dir=./cached_datasets \ cutoff_len=4096 ``` 上述命令展示了如何启动一次完整的微调流程,其中各个选项的意义已在注释部分给出说明。值得注意的是,这里的`cutoff_len`被设定了较高的值(例如4096),这是因为相较于其他一些较小规模的语言模型,ChatGLM系列支持更长的上下文窗口大小[^2]。 #### P-Tuning V2 除了传统的全量微调之外,另一种更为高效的策略称为Prefix Tuning (前缀调优), 特别是在大型预训练语言模型上的应用变体被称为P-Tuning V2。这种方法只更新一小部分新引入的可学习向量——即所谓的“prefixes”,而不是改变原有庞大的权重矩阵。这不仅减少了计算成本,还能够在一定程度上防止过拟合现象的发生。同样地,实施此类优化也需要编辑对应的shell script并指明所需的各种路径与参数: ```bash bash scripts/run_p_tuning_v2.sh \ model_name_or_path=/path/to/ChatGLM3-6B \ train_file=/path/to/prefix_train_data.jsonl \ validation_file=/path/to/prefix_validation_data.jsonl \ output_dir=./outputs/prefix_tuning \ cache_dir=./cached_datasets \ num_virtual_tokens=20 # Prefix length ``` 此段代码片段体现了怎样运用P-Tuning V2来进行针对性更强的小样本快速适配工作。特别指出的是新增加了一个名为`num_virtual_tokens`的关键字参数用于定义虚拟token的数量,也就是所添加的前置短语的实际长度。

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### 对 ChatGLM-Chat 模型进行微调的相关信息 #### 微调方法概述 为了提高 ChatGLM-6B 在特定领域中的性能,可以采用两种主要的微调方式:指令微调 (Instruct-tuning) 和前缀调整 (P-Tuning v2)[^1]。这两种方法分别适用于不同的应用场景。 #### 数据准备 如果目标是提升模型在某一具体领域的表现(如医疗),则需要构建高质量的领域专用数据集。例如,在医疗场景下,可以通过医学知识图谱和高级语言模型接口(如 GPT-3.5 API)生成结构化数据并标注[^1]。这些数据应包含输入提示(Prompt)、期望的回答以及可能的任务描述。 #### 使用 P-Tuning v2 进行微调 对于基于 P-Tuning v2 的微调过程,以下是详细的实现步骤: - **加载基础模型**: 需要从 Hugging Face 或本地存储位置加载预训练好的 ChatGLM-6B 模型实例。此操作通常借助 `AutoModel.from_pretrained` 方法完成,并指定必要的参数,比如 `model_name_or_path` 和 `trust_remote_code=True` 来支持远程代码执行[^2]。 - **配置环境变量与超参设定**: - 设置 GPU 可见设备编号 (`CUDA_VISIBLE_DEVICES`)。 - 定义前置序列长度 (`PRE_SEQ_LEN`),这决定了引入到网络中的可学习向量数量,默认推荐值为 64[^3]。 - **启动脚本命令**: 下面是一个完整的命令模板用于运行带有 PTuneV2 调整过的版本: ```bash PRE_SEQ_LEN=64 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python web_demo.py \ --model_name_or_path "/path/to/chatglm-base-model" \ --ptuning_checkpoint "/path/to/p-tuned-checkpoint" \ --pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN ``` 其中 `/path/to/chatglm-base-model` 应替换为你实际保存的基础模型目录;而 `/path/to/p-tuned-checkpoint` 是指代已经过 P-Tuning 训练之后所得到的最佳检查点文件夹地址[^3]。 #### Instruct Tuning 实现指南 当希望进一步增强模型理解复杂任务的能力时,则可以选择实施更深入形式——即 Instruction Fine-Tuning(IF) 。它涉及创建专门设计用来引导大型语言模型按照人类意图行动的一系列指导语句集合[^1]。整个流程大致如下: - 收集或者合成大量样例对话历史及其对应的标准回复作为训练素材; - 将上述资料整理成适合框架接收的形式后送入系统内部参与新一轮迭代优化计算直至收敛为止。 ---
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