chatglm预训练
时间: 2023-11-17 15:08:10 浏览: 75
ChatGLM是一个基于GPT的中文对话生成模型,可以用于生成对话、问答等任务。ChatGLM的预训练过程与GPT-2类似,使用了大规模的中文文本数据进行预训练。预训练的过程可以分为两个阶段:无监督预训练和有监督微调。无监督预训练阶段使用了大规模的中文文本数据,例如百度百科、新闻、小说等,通过自回归的方式进行预训练。有监督微调阶段则使用了特定领域的数据对模型进行微调,以适应特定领域的任务需求。
对于ChatGLM的预训练,可以参考以下步骤:
1. 准备大规模的中文文本数据,例如百度百科、新闻、小说等。
2. 使用无监督的方式对模型进行预训练,可以使用类似GPT-2的自回归方式进行预训练。
3. 使用特定领域的数据对模型进行有监督微调,以适应特定领域的任务需求。
相关问题
chatglm预训练 微调
ChatGLM是一个预训练的对话模型,它是基于GLM-130B进行微调得到的。GLM-130B是一个大规模预训练语言模型,而ChatGLM则是在GLM-130B的基础上进行了开发和优化。\[1\]ChatGLM具有三大技术:情景学习、思维链和自然指令学习。它的飞跃式提升包括多模态支持、更多输入字符数量、更强的推理能力以及文本创造能力,例如生成诗歌、解释图片含义和进行图表计算等。\[1\]ChatGLM的训练于2022年8月完成,论文可以在https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf找到。\[1\]此外,ChatGPT Plus是ChatGPT的升级版,集成了GPT-4的功能,可以在https://chat.openai.com/chat上使用。\[1\]
关于ChatGLM的微调,可以参考相关的教程和实践视频,如ChatGLM-6B微调的官方教程、ChatGLM-6B加载本地知识库精确回答财税问题的演示等。\[2\]微调可以根据具体需求进行,例如使用P-Tuning、LoRA、Full parameter等方法。\[2\]此外,为了解决实时性问题,可以结合duckduckgo_search和gpt等技术进行实时搜索和回答。\[3\]在使用ChatGPT时,需要注意提示词要清晰、聚焦、内容相关,同时可以进行角色扮演和创作等。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【ChatGPT】预训练模型微调及其应用(ChatGLM-6B、duckduckgo_search、GPT在科研的应用等)](https://blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/129482775)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [从GLM-130B到ChatGLM:大模型预训练与微调](https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/131034265)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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ChatGLM6B 怎么训练
ChatGLM6B的训练主要分为以下几个步骤:
1. 数据准备:收集大量的文本数据,并对数据进行清洗和预处理,例如去除重复数据、标点符号等。
2. 数据划分:将整个数据集划分为训练集、验证集和测试集,其中训练集用于模型的训练,验证集用于模型的调优,测试集用于模型的评估。
3. 模型架构:选择适合任务的模型架构,ChatGLM6B是基于GPT-2的模型,可以通过对GPT-2的改进来实现。
4. 模型训练:利用训练数据对模型进行训练,其中需要设置一些超参数,例如学习率、批次大小等。
5. 模型评估:通过测试集对模型进行评估,评估指标包括困惑度等。
6. 模型调优:根据评估结果对模型进行调优,例如调整超参数、增加训练数据等。
7. 部署模型:训练完成后,将模型部署到应用场景中。例如,可以将ChatGLM6B用于对话系统,实现智能客服等功能。
需要注意的是,ChatGLM6B的训练需要大量的计算资源和时间,如果没有足够的资源,可以考虑使用预训练模型,并在预训练模型的基础上进行微调。
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