[THUDM/ChatGLM-6B]关于p_tuning效果的疑问

2024-07-12 107 views
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请问为什么选择p_tuning而不是lora或者prefix_tuning,这三者孰优孰劣?然后就是,我使用glm6b原版模型,对广告生成数据集做了测试,发现效果本来就非常好,是不是原版模型已经加了这个数据集?导致微调看不出效果?下面图片是我用原版glm6b做的测试: image

回答

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我这用ptuning2失败

Traceback (most recent call last): File "main.py", line 393, in main() File "main.py", line 119, in main model.transformer.prefix_encoder.float() File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1614, in getattr raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format( AttributeError: 'ChatGLMModel' object has no attribute 'prefix_encoder'

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更新transformers版本就可以了

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权重文件需要使用最新的

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给你一个样例,如果语料质量不高,就会变成智障

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./ptuning/output/xxx-chatglm-6b-pt-8-1e-2/checkpoint-3000", local_files_only=True,trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("./ptuning/output/xxx-chatglm-6b-pt-8-1e-2/checkpoint-3000", local_files_only=True,trust_remote_code=True).half().cuda()

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调优是个玄学

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我就没觉得微调之后生成的广告词有多大提升,原版的模型生成的广告词看着也不错

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我这边用自己的问答数据微调,回复效果就是:在一本正经的胡说八道(虽然挺流畅的,也跟微调数据相关的,但是胡说八道)

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可能存在数据泄露的问题