chatglm-6b 微调训练
时间: 2024-05-02 11:14:09 浏览: 232
ChatGPT是一个由OpenAI开发的基于大规模预训练的语言模型,它可以用于生成自然语言文本的任务。ChatGPT-6B是指使用了6亿个参数进行训练的ChatGPT模型。
微调训练是指在预训练模型的基础上,使用特定的数据集对模型进行进一步训练,以适应特定的任务或应用场景。对于ChatGPT-6B,微调训练可以通过提供大量的对话数据来改进其对话生成能力。
在微调训练中,可以使用人工标注的对话数据或者从互联网上收集的对话数据。通过将这些数据输入到ChatGPT-6B模型中,并根据生成结果进行评估和调整,可以使模型更好地理解和生成对话内容。
微调训练可以提高ChatGPT-6B在对话生成任务上的性能,使其更加适应特定的对话场景和用户需求。
相关问题
chatglm-6b 微调
好的,你想了解关于 chatglm-6b 微调的内容,我可以为你解答。ChatGLM-6B是OpenAI公司开发的一个基于GPT-3的大型语言模型,它可以用于生成各种自然语言文本,例如文章、对话等。微调是指在已经训练好的模型基础上,再使用一些特定的数据集进行训练,以适应特定的任务。在ChatGLM-6B微调的过程中,我们可以使用一些对话数据集,例如Cornell Movie Dialogs Corpus、Persona-Chat等,以让模型更好地生成对话文本。这样微调之后,我们就可以得到一个更加适合进行对话生成的ChatGLM-6B模型。
chatglm-6b微调
### 对 ChatGLM-6B` 进行微调的操作者来说,具体实现方法依赖于所选的技术路径。一种常见的做法是在特定的任务上应用 P-Tuning v2 技术来调整模型参数。
#### 修改训练脚本中的模型路径
当准备从本地加载模型而非远程仓库时,在训练脚本 `train.sh` 文件内需修改默认的模型下载地址为本地存储位置:
```bash
model_name_or_path=/path/to/local/model/directory
```
这一步骤确保了后续操作可以直接利用已有的预训练权重文件而无需再次网络获取[^1]。
#### 使用 Hugging Face 库加载并初始化基础模型
通过 Python 脚本可以更灵活地控制整个过程。下面是一个简单的例子展示如何使用 `transformers` 库加载指定版本的基础模型实例,并设置必要的配置选项以便支持自定义逻辑执行:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"THUDM/chatglm-6b",
config=model_config,
trust_remote_code=True
)
```
这段代码片段展示了如何基于给定名称或路径加载一个预训练的语言模型及其对应的分词器工具集。特别注意这里的 `trust_remote_code=True` 参数允许程序安全地解析来自外部源码包内的特殊组件[^3]。
#### 准备用于微调的数据集
针对具体的下游任务(比如医疗领域问答),收集整理高质量标注样本至关重要。这些数据应该被转换成适合输入到上述构建好的框架结构的形式——通常是经过编码处理后的 token ID 数组列表加上相应的标签信息。此部分工作可能涉及文本清理、格式标准化以及特征工程等多个环节[^2]。
#### 实施微调流程
完成以上准备工作之后就可以正式进入实际的参数更新阶段了。通常情况下会采用迁移学习策略,即冻结大部分原有层不变只优化新增加的部分;或者是全量Fine-tune模式下适当降低学习率以防止破坏已经学到的知识表示。此外还可以考虑引入正则化手段如Dropout等措施帮助缓解过拟合风险。
最后提醒一点就是一定要保存好每次迭代结束后的最佳状态点作为最终成果输出!
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