如何用清华 ChatGLM 微调一个私域大模型

曹政，曹大是我们圈子里公认的大佬。他在技术上不仅早早领先，在思维认知领域更是帮助很多小伙伴快速成长。

没有 ChatGPT 之前，我一直在想，能否将曹大的思维，直接植入过来，就跟无崖子传输功力，头碰头就行。当然我多想了 !!

ChatGPT 出来后，快速获取通识变得异常高效。但解决问题的思考模型，还是缺少系统性的植入。直到 LLaMa, ChatGLM 开源后，我才发觉，奇点真的可能到了，微调就能达到制作私域内容数字分身的效果。

于是，周末我趁着大块时间，一鼓作气，把微调这个事儿，给办了。用的微调语料当然是曹大的 500+ 篇公众号文章。

以下是我的制作步骤：

1.  下载清华 ChatGLM 2 6B 的大模型
   

2.  下载 github 清华微调套件

3.   利用 ChatGPT 3.5 制作微调语料
   

4.   开始训练 GLM 大模型，得到 checkpoint

下面看看效果：

更详细的测评，我上传到了视频号：

微调前

微调后

对于技术感兴趣的同学，我分享个用 ChatGPT 3.5 打标注，组训练数据集的技巧吧。除了人工标注数据外，GPT 在这方面非常有优势。

下面是我用到的 Prompt:

上面微调前后对比图中，用到的微调语料数据集，就是这段 Prompt 生成的。如果用 GPT 4 的话，效果更好，但费用也更高。

下面带个货，Prompt 如此重要的技能，无论工资涨没涨，买书学技能的银子大家肯定舍得花的，不用 79，一半就成，哈哈哈哈哈：

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