【源码】基于PyTorch的GLM语言模型项目

项目简介

本项目是基于PyTorch构建的GLM（General Language Model）语言模型，致力于构建并训练强大的语言生成模型。GLM模型借助自回归空白填充策略进行预训练，可在多种自然语言理解与生成任务中进行微调。代码具备模型训练、数据加载、评估等功能，支持分布式训练与模型并行处理，能加速训练过程并处理大规模数据集。

项目的主要特性和功能

1. 模型训练：提供训练GLM模型的框架，涵盖设置模型参数、加载预训练模型、执行训练等操作。
2. 数据加载：支持问答、摘要、分类等多种自然语言处理任务的数据集，可自动读取文件数据并转换为模型可用格式。
3. 模型评估：提供准确率、F1分数、ROUGE分数等多种评估指标和函数，用于评估模型在特定任务上的性能。
4. 分布式训练：支持在多个GPU上并行处理模型不同部分，加速训练过程。
5. 模型并行处理：将模型不同部分分布到不同计算设备上，提升训练效率。

安装使用步骤

1. 环境准备：
   • 确保已安装Python和PyTorch。
   • 执行pip install -r requirements.txt安装必要依赖库。
2. 数据准备：
   • 准备训练和评估用的数据集，并按项目要求进行格式化和组织。
3. 运行实验：
   • 依据项目提供的脚本和配置文件运行训练、评估等实验，例如： shell bash scripts/ds_finetune_superglue.sh config_tasks/model_blocklm_10B.sh config_tasks/task_copa.sh
4. 结果分析：
   • 根据输出结果和评估指标分析模型性能，进行必要的调整和优化。

注意：具体安装使用步骤可能需根据项目实际代码和配置调整，上述步骤仅为通用指导。

下载地址

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