ChatGLM-Efficient-Tuning
微调ChatGLM-6B模型，支持多种训练和量化方法
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法，支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式，适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作，支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能，如强化学习和模型评估，满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
项目介绍：ChatGLM-Efficient-Tuning
背景
ChatGLM-Efficient-Tuning 是一个用于高效微调 ChatGLM-6B 模型的项目。ChatGLM-6B 是一个预训练的语言模型，通过对其进行微调可以在特定应用场景中获得更好的表现。这个项目主要通过实现各种微调方法来增强模型的适应性。
核心特性
- 多种微调方法：支持 LoRA、P-Tuning V2、Freeze 和完全微调等多种微调方法，以便适应不同的应用需求。
- 丰富的数据集支持：项目提供了多种多语言数据集，用于加强模型的知识库和适应能力。
- 高级特性：支持4位和8位量化训练，合并模型权重、使用检查点继续训练等实用功能。
- 方便的部署和使用：提供友好的 Web UI 界面用于在浏览器中训练和评测模型，以及 CLI、API 等多种使用方式。
硬件和环境要求
- 此项目需要 Python 3.8+ 和 PyTorch 1.13.1+。
- 依赖库包括 Transformers, Datasets, Accelerate, PEFT 等。要求使用强大的 GPU 进行训练。
- 提供的环境配置和依赖安装步骤使得使用者能够迅速上手。
训练和评估
- 支持单 GPU、分布式多 GPU 训练。
- 支持通过 API 和命令行工具进行模型评估，计算 BLEU 和 ROUGE 等评测指标。
- 提供量化模型训练的支持，以节省内存使用。
- 支持人类反馈强化学习 (RLHF) 和奖励模型训练。
应用场景
ChatGLM-Efficient-Tuning 项目不仅适用于研究人员进行模型优化实验，也可用于产业界需要模型高效适应特定任务的场景。凭借其强大的功能组合，项目可以用于对各种自然语言处理任务如问答、翻译和文本生成进行模型微调，从而提高性能。
开发计划
- 计划整合更多中文数据集和指令数据集。
- 引入最新的模型编辑算法以支持更复杂的微调需求。
- 提升与人类偏好对齐的能力，利用诸如 RLHF 模型等方式。
版权和致谢
- 此项目依据 Apache-2.0 开源协议进行许可。
- 项目借鉴了 ChatGLM-6B、ChatGLM-Tuning 等开源项目的优秀成果，在此对相关贡献者表示感谢。
通过这些功能和计划，ChatGLM-Efficient-Tuning 在模型微调的领域提供了一个全方位的解决方案，使用户能够以更低的成本和更高的灵活性来优化他们的语言模型。
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