前言最近一直在做类ChatGPT项目的部署微调，关注比较多的是两个：一个LLaMA，一个ChatGLM，会发现有不少模型是基于这两个模型去做微调的，说到微调，那具体怎么微调呢，因此又详细了解了一下微调代码，发现微调LLM时一般都会用到Huggingface实现的Transformers库的Trainer类从而发现，如果大家想从零复现ChatGPT，便得从实现Transformer开始，因此便开启了本文：如何从零起步实现Transformer、ChatGLM(至于LLaMA已在之前的博客里解读过)，主要分为两个大部分按照transformer的每一步的原理逐步逐行从零实现，先编码器后解码器，特别

微调命令CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python/aaa/LLaMA-Factory/src/train_bash.py\--stagesft\--model_name_or_path/aaa/LLaMA-Factory/models/chatglm2-6b\--do_train\--datasetbbbccc\--templatechatglm2\--finetuning_typelora\--lora_targetquery_key_value\--output_diroutput/dddeee/\--overwrite_cache\--per_device_train_b

概述GLM、ChatGLM的相关基础知识说明：GLM模型底层还是基于Transformer，因此其设计、优化都是围绕Transformer的各个组件的。从注意力层的掩码、位置编码等方面优化与设计。ChatGLM3/ChatGLM2的源码中，比如finetune、trainer等代码，其实是copy自HuggingFace，而且其使用流程与调用机制，与HuggingFace的开发流程是一致的。对GLM-130B，ChatGLM千亿模型，ChatGLM-6B的区分不够清楚，这里给出说明：GLM-130B：于2022年8月由清华智谱AI开源放出。该大语言模型基于之前提出的GLM(GeneralLan

ChatGLM3是由智谱AI训练的第三代大型语言模型，它不仅能理解和生成人类语言，还能执行代码、调用工具，并以markdown格式进行响应。为了提高用户体验，同时避免用户输入的注入攻击，ChatGLM3采用了全新的对话格式。下载智谱清言体验ChatGLM3最新的能力。ChatGLM3对话格式ChatGLM3对话的格式由若干对话组成，其中每个对话包含对话头和内容。对话头占完整的一行，格式为`{metadata}`，其中``部分使用specialtoken表示，无法从文本形式被tokenizer编码以防止注入。metadata部分采用纯文本表示，为可选内容。对话格式的角色包括：-``：系统信息，设

  大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了UnrecognizedconfigurationclassforthiskindofAutoModel:AutoModelForCausalLM.解决方案，希望能对使用chatglm的同学们有所帮助。文章目录1.问题描述2.解决方案1

作者：小傅哥-百度搜小傅哥bugstack博客：bugstack.cn沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄大家好，我是技术UP主小傅哥。清华大学计算机系的超大规模训练模型ChatGLM-130B使用效果非常牛，所以我也想把这样的Ai能力接入到自己的应用中或者做一些IntelliJIDEAPlugin使用。但经过了一晚上的折腾，我决定给它写个对接的SDK开源出来！——🤔智谱Ai不是已经有了一个SDK吗？为啥还要写呢？那你写多少了？在很早之前就关注了智谱Ai(ChatGLM)，也看到官网有一个Java对接的SDK方式。但从前几天开始正式对接发现，这SDK是8月份提交的，10个commit

    随着AIGC大风起，也掀起了语言模型大争之世，各种语言模型如雨后春笋，让大家眼花缭乱。周周都有新的选手入场，月月都有新的模型问世。不过其中最受人瞩目的当属GPT4、文心一言4、ChatGLM、Claude2.1四大模型。隐隐有傲视群雄之姿，今天我们也对这语言模型的四大天王的生成做一下粗浅的对比，也为大家在选择接入自家产品的时候有些许参考。    我们先来认识一下这四大模型：    1.GPT4—— OpenAI所开发，已经无需过多介绍了，AIGC的创世者，当下当之无愧的王者。    2.文心一言4——百度倾力打造的中英文语言模型，对标GPT4。也是百度AI十年磨一剑的成果，号称国内最强

【ChatGLM2-6B】小白入门及Docker下部署注意：Docker基于镜像中网盘上上传的有已经做好的镜像，想要便捷使用的可以直接从Docker基于镜像安装看Docker从0安装前提下载启动访问Docker基于镜像安装容器打包操作（生成镜像时使用的命令）安装时命令微调前提微调和验证文件准备微调和验证文件格式转换修改微调脚本执行微调微调完成结果推理验证报错解决出现了$‘\r’:commandnotfound错误加载微调模型API接口调用注意：Docker基于镜像中网盘上上传的有已经做好的镜像，想要便捷使用的可以直接从Docker基于镜像安装看Docker从0安装前提安装好了docker安装好

1，视频地址https://www.bilibili.com/video/BV1GN411j7NP/大模型训练利器，使用LLaMa-Factory开源项目，对ChatGLM3进行训练，特别方便，支持多个模型，非常方方便更多ChatGPT技术文章：https://blog.csdn.net/freewebsys/category_12270092.html1，关于LLaMa-Factory项目项目地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-FactoryLLaMABoard:通过一站式网页界面快速上手LLaMAFactory使用CUDA_VISIBLE_DEVICES