Some weights of ChatGLMForConditionalGeneration were not initialized from the model checkpoint at THUDM\chatglm-6b and are newly initialized: ['transformer.prefix_encoder.embedding.weight'] You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference. The dtype of attention mask (torch.int64) is not bool

这个警告信息表示在加载预训练模型时，发现了一些权重没有被初始化，其中包括了transformer.prefix_encoder.embedding.weight。这通常是因为你的当前模型与预训练模型的结构不完全匹配，导致一些权重无法匹配。警告信息建议你在下游任务中训练模型，以便使用模型进行预测和推理。另外，还有一个警告信息表示注意力掩码的数据类型是torch.int64，而不是bool类型。这可能会导致一些问题，因为在一些操作中要求注意力掩码的数据类型必须是bool类型。你可以将掩码强制转换为bool类型来避免这个问题。

相关问题

Some weights of BertForQuestionAnswering were not initialized from the model checkpoint at bert-base-chinese and are newly initialized: ['qa_outputs.weight', 'qa_outputs.bias']

根据您提供的错误信息，看起来您在加载预训练的 `bert-base-chinese` 模型时遇到了一些权重未初始化的警告。这是因为您的模型 `BertForQuestionAnswering` 中的一些权重（`qa_outputs.weight` 和 `qa_outputs.bias`）没有从预训练的 `bert-base-chinese` 模型中加载，而是进行了新的初始化。

这个警告通常不会导致严重的问题，因为这些权重会被随机初始化，并在模型训练过程中进行更新。

如果您想要解决这个警告，可以尝试使用预训练的 `BertForQuestionAnswering` 模型，而不是 `bert-base-chinese`。预训练的模型会加载所有权重，并且不会触发这个警告。例如，您可以尝试加载 `bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad` 模型：

model_name = 'bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad'
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)

请注意，使用不同的模型可能会对计算资源和内存需求产生额外的压力。

如果您仍然想继续使用 `bert-base-chinese` 模型，可以忽略这个警告，因为它通常不会对模型的性能产生显著影响。

如果您还有其他问题，请随时提问。

some weights of chatglmforconditionalgeneration were not initialized from th

"chatglmforconditionalgeneration"是一个用于条件生成的聊天模型，它的一些权重没有从"th"（可能是指训练或预训练模型的源头）进行初始化。

在机器学习中，权重是神经网络模型中的参数，它们用于模型的训练和预测。通常情况下，权重需要被赋予一个初始值，这个初始值可以是随机的或者是由其他模型预训练得到的。

在这种情况下，"chatglmforconditionalgeneration"模型的一些权重没有从预期的源头"th"进行初始化。可能有几种原因导致这种情况出现。

首先，可能是由于一些编程或配置错误，导致模型加载或初始化过程中的错误。这可能需要开发人员检查代码和配置文件，以确保正确加载和初始化权重。

第二，"th"可能是一个指示模型预训练数据集的简称。如果某些权重未从正确的预训练数据集中加载，可能是由于路径或文件名等方面的错误。

第三，模型可能是通过小规模的自定义训练而非预训练得到的，因此不存在来自"th"的权重初始化。这时，需要重新评估模型的训练和初始化过程，确保权重初始化方式的正确性。

总之，要解决"chatglmforconditionalgeneration"模型权重未从"th"进行初始化的问题，我们需要仔细检查相关代码和配置文件，确认是否存在错误，并确定正确的权重初始化方式。