ChatGLM Efficient Tuning开源项目 – 高效微调ChatGLM-6B

ChatGLM Efficient Tuning 是一个基于 PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）技术的高效微调项目，专注于对 ChatGLM-6B 模型进行微调。该项目通过多种微调方法，如 freeze、ptuning 和 lora，提供了一种资源节约且高效的微调方案，适用于多种自然语言处理任务，如对话生成和文本分类。

ChatGLM Efficient Tuning的特点:

1. 使用 PEFT 技术进行高效微调
2. 支持 freeze、ptuning 和 lora 微调方法
3. lora 方法效果最优
4. 适用于多种自然语言处理任务
5. 高效且资源节约的微调方案

ChatGLM Efficient Tuning的功能:

1. 使用 freeze 方法进行模型微调
2. 使用 ptuning 方法进行模型微调
3. 使用 lora 方法进行模型微调
4. 微调 ChatGLM-6B 模型以适应特定任务
5. 应用于对话生成、文本分类等 NLP 任务
6. 在资源有限的环境下进行模型微调

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