chatgpt与chatGLM模型微调

chatgpt和chat＊＊＊于GPT模型微调的自然语言处理模型。它们可以用于nlp分类任务和对话生成任务。

对于chatGLM模型的微调，可以按照以下步骤进行：
1. 导入所需的库和模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)

2. 进行INT4量化：

model = model.half().quantize(4).cuda()

3. 将模型设置为评估模式：

model = model.eval()

4. 使用模型进行对话生成：

response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)

对于chatgpt模型的微调，可以按照以下步骤进行：
1. 导入所需的库和模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatgpt", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatgpt", trust_remote_code=True)

2. 设计prompt：

prompt = "文本分类任务"

3. 指定模型输出格式：

model.config.use_prompt = True
model.config.prompt = prompt

4. 使用模型进行对话生成：

response = model.generate(input_ids, max_length=50)
print(response)