Advertisement

针对ChatGLM-6B和ChatGLM2模型的下游任务微调研究，涵盖Freeze、LoRA、P-tuning及全参数微调方法

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了在ChatGLM-6B与ChatGLM2模型上进行下游任务微调的方法，包括冻结层训练（Freeze）、低秩适应（LoRA）、P-tuning以及全参数微调技术。 本资源包含基于ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B模型进行下游任务微调的源码，涉及Freeze、Lora、P-tuning及全参微调等技术。所有代码已经过本地编译并可直接运行。文档详细说明了环境配置步骤，下载后按照指导即可顺利执行。项目整体结构完整且经过专业人员审核确认，能够满足学习和实际应用的需求，如有需要可以放心使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 针对ChatGLM-6B和ChatGLM2模型的下游任务微调研究，涵盖Freeze、LoRA、P-tuning及全参数微调方法
    优质
    本研究探讨了在ChatGLM-6B与ChatGLM2模型上进行下游任务微调的方法，包括冻结层训练（Freeze）、低秩适应（LoRA）、P-tuning以及全参数微调技术。 本资源包含基于ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B模型进行下游任务微调的源码，涉及Freeze、Lora、P-tuning及全参微调等技术。所有代码已经过本地编译并可直接运行。文档详细说明了环境配置步骤，下载后按照指导即可顺利执行。项目整体结构完整且经过专业人员审核确认，能够满足学习和实际应用的需求，如有需要可以放心使用。
  • 基于ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B和ChatGLM3-6B的下游任务微调研究（包括Freeze和LoRA）
    优质
    本研究探讨了在ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B及ChatGLM3-6B模型上进行下游任务微调的效果，特别关注全量冻结与LoRA技术的应用。 基于ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、ChatGLM3-6B模型进行下游任务的微调工作，涵盖了Freeze、Lora、P-tuning以及全参微调等方法的应用。
  • 基于LoRA和P-Tuning v2的ChatGLM-6B高效参数微调Python代码.zip
    优质
    本资源提供了一种利用LoRA和P-Tuning v2技术对ChatGLM-6B模型进行高效参数微调的方法，附带详细的Python实现代码。 基于LoRA和 P-Tuning v2 的ChatGLM-6B高效参数微调python源码.zip ChatGLM-6B 是一个由清华大学开源的、支持中英双语对话的语言模型，它采用了 General Language Model (GLM) 架构，并拥有 62 亿个参数。通过大约1T标识符的中英文训练数据以及监督微调、反馈自助和人类偏好强化学习等技术的支持，ChatGLM-6B 已经能够生成符合人类偏好的回答。 本项目实现了对 ChatGLM-6B 模型基于 LoRA 和 P-Tuning v2 的参数高效微调。具体要求如下： transformers==4.28.1 datasets==2.10.1 cpm_kernels torch==1.13.0+cu116 peft==0.3.0.dev0 gradio==3.27.0
  • 基于ChatGLM-6B和LoRA的微调方案
    优质
    本研究提出了一种基于ChatGLM-6B模型结合LoRA技术的高效微调方法，旨在减少计算资源需求的同时保持模型性能。 ChatGLM-6B + LoRA的Fintune方案是一种深度学习模型微调技术，用于在金融领域的对话生成任务上优化预训练模型。这个方案结合了两个关键组件：ChatGLM-6B，一个大规模的语言模型，以及LoRA（低秩适应），一种高效的模型更新方法。 **ChatGLM-6B** ChatGLM-6B是阿里云开发的一款超大规模语言模型，拥有60亿参数，旨在生成自然、流畅的人机对话。通过在大量无标注文本数据上进行预训练，该模型学会了丰富的语言结构和语义知识。它能够理解上下文、处理复杂对话，并支持多种场景如客户服务与智能助手等。在金融领域中，ChatGLM-6B可以用于处理复杂的查询请求、提供投资建议或解释各类金融产品。 **LoRA（低秩适应）** LoRA是阿里云提出的一种针对大型预训练模型的微调策略。传统的全参数调整方法既耗时又计算密集。而LoRA通过引入低秩矩阵分解，将权重更新分为共享全局权重和特定任务偏置两部分，显著降低了微调过程中的资源消耗，并保持了较高的性能。 **Fintune方案实施** 基于ChatGLM-6B + LoRA的Fintune方案包括以下步骤： 1. **数据准备**：收集金融领域相关的对话数据集。 2. **模型加载**：加载预训练的ChatGLM-6B模型作为微调的基础。 3. **LoRA初始化**：根据任务需求设置超参数，如低秩矩阵大小等。 4. **微调训练**：使用特定领域的对话数据进行迭代训练，并应用LoRA更新机制以减少计算负担。 5. **性能评估**：在验证集上测试模型的自然度、准确性及针对性等指标。 6. **部署应用**：将优化后的模型应用于实际金融对话系统，提供高质量交互体验。 该方案所需文件可能包含详细步骤和注意事项说明文档以及微调所需的代码、配置文件和预训练权重。开发者可通过运行这些资源实现ChatGLM-6B在特定任务上的定制化优化。
  • 利用LORA对ChatGLM进行模型微调训练
    优质
    本研究探讨了使用LoRA技术对ChatGLM模型进行高效微调的方法，旨在减少计算资源消耗的同时保持或提升对话生成质量。 使用ChatGLM进行Lora模型微调训练时，并未采用官方方案，而是采取了一种特别节省显存的替代方法。这种方法使得24GB的显存足以支持垂直领域大模型的训练，并且效果非常出色。对于那些机器资源有限但仍需开展实验研究的同学来说，这是一种理想的选择。
  • 利用Lora对ChatGLM进行模型微调训练.zip
    优质
    本项目通过使用LoRA技术，针对ChatGLM模型进行了轻量级的微调训练，旨在提升其对话生成能力和效率。 关于使用Lora对ChatGLM进行模型微调训练的资料可以放在一个名为“chatglm使用lora进行模型微调训练.zip”的文件中。
  • Chatglm2-6B在清华的大模型微调方法及应用实践（极具参考价值）
    优质
    本文详细介绍了如何在清华大学环境下对ChatGLM2-6B大模型进行有效的微调，并探讨其实际应用场景，为相关研究和开发提供了重要参考。 关于清华大模型Chatglm2-6B的微调方法及其使用方式提供了非常详细的指导，这些内容值得参考借鉴。
  • ChatGLM2-6B（Windows本地微调实战）
    优质
    本教程详细介绍如何在Windows系统上进行ChatGLM2-6B模型的本地微调实战操作，适合希望深入优化和定制模型效果的研究者和技术人员。 详细调试内容见文件内的ReadMe文档： 1. Chat GLM2模型下载。 2. 使用ChatGLM-Efficient-Tuning框架进行版本1的微调。 3. 修改数据集。 4. 进行模型微调训练。 5. 对微调后的模型进行测试。 6. 输出模型结果。 7. 加载并验证在ChatGLM2-6B-main中经过微调的模型。 环境搭建建议使用Anaconda，先安装支持GPU的PyTorch版本，再添加所需的其他模块。具体的本地部署教程可以自行查找和参考。
  • ChatGLM大模型的微调.zip
    优质
    《ChatGLM大模型的微调》是一份关于如何优化和定制ChatGLM预训练语言模型的教程或指南，适用于研究者及开发者。文件包含详细的参数调整、数据准备技巧以及实际应用案例解析等内容，旨在帮助用户提升对话系统性能与用户体验。 在AI大模型应用领域积累了丰富的经验与成果，希望能为您的项目提供帮助和支持。如果您遇到关于大模型账号、运行环境问题或技术落地方案等方面的疑问，欢迎随时交流探讨。能够解决您面临的问题是我感到荣幸的事情！
  • Chatglm2-6B在清华的微调技巧及应用实例（极具参考价值）
    优质
    本文详细探讨了如何在清华大学环境下对ChatGLM2-6B模型进行有效的微调，并提供了多个实际应用场景和案例分析，为研究者和开发者提供宝贵的实践指导。 清华大模型Chatglm2-6B的微调方法和使用方式非常值得借鉴。这些方法详细且有效，能够帮助研究人员更好地理解和应用该模型。通过仔细研究和实践这些策略，可以显著提升模型在特定领域的性能表现。