使用lora训练langchain-chatchat中的chatglm3
时间: 2024-06-18 13:05:57 浏览: 27
Lora 是一个基于 PyTorch 实现的语言模型训练平台,可以用于训练各种类型的语言模型,包括 Seq2Seq、Transformer、BERT 等。而 Langchain-Chatchat 中的 ChatGLM3 也是一个基于 PyTorch 实现的语言模型,它使用了 Transformer 结构,并且引入了前后关系编码机制,使得生成的对话更加连贯和自然。
要使用 Lora 训练 ChatGLM3,你需要先下载源代码并配置环境。具体步骤如下:
1. 下载源代码:你可以从 Langchain-Chatchat 的 GitHub 仓库中下载 ChatGLM3 的源代码。链接为 https://github.com/lang-ai/LangChain-Chatchat。
2. 安装依赖:在下载源代码之后,需要先安装一些必要的依赖,比如 PyTorch、transformers、tqdm 等。你可以使用 pip 命令来安装这些依赖。
3. 准备数据:ChatGLM3 的训练数据格式为 json 文件,每个文件包含若干个对话对。你需要准备好这样的数据文件。
4. 配置参数:在训练之前,你需要根据实际情况修改一些配置参数,比如训练数据路径、模型参数、学习率等等。
5. 开始训练:完成以上步骤后,你就可以开始训练 ChatGLM3 了。你可以使用命令行工具启动训练,并指定相关参数。
相关问题:
1. 什么是 Lora 平台?
2. ChatGLM3 使用了哪种结构?
3. 如何准备 ChatGLM3 的训练数据?
4. 训练 ChatGLM3 需要注意哪些参数?
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langchain-chatglm微调
langchain-chatglm是基于ChatGLM模型进行微调的大型语言模型应用之一。该应用实现了基于可扩展知识库的问答功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【ChatGLM_02】LangChain知识库+Lora微调chatglm2-6b模型+提示词Prompt的使用原则](https://blog.csdn.net/wxfighting/article/details/132087078)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践](https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/131162919)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
为什么模型使用了 Transformer 结构,因此可以使用 LoRA 进行 Fine-tuning
抱歉,我之前的回答可能有误导性。目前并没有直接使用LoRA(即Language Representation with Attention)对Transformer模型进行Fine-tuning的概念。LoRA是一种自然语言处理模型,它结合了注意力机制和自回归模型的特点,用于生成文本的任务。
Transformer结构本身已经被证明在自然语言处理任务中非常有效,因此被广泛采用。它通过自注意力机制允许模型在生成输出时对输入序列的不同位置进行加权关注,并且可以并行计算,提高了模型的效率和性能。
Fine-tuning是指在已经训练好的模型上进行微调,使其适应新的任务或数据集。在自然语言处理领域,Fine-tuning通常是指在预训练的语言模型上,通过在特定任务的数据集上进行少量训练,使其具备更好的任务特定能力。
因此,使用Transformer结构的预训练语言模型进行Fine-tuning是一种常见的做法。但具体使用哪种Fine-tuning方法(如使用哪种优化算法、调整哪些超参数等)会根据具体任务和数据集的需求而定。LoRA与Fine-tuning之间没有直接的关系,它们是不同概念和技术。
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