Fine-Tuning ChatGLM2-6B with P-Tuning v2: A Practical Approach by JD Cloud Tech Team

 原文英文，约400词，阅读约需2分钟。发表于：。

各种微调方法适用于不同的场景和任务。SFT监督微调适用于快速适应目标任务，LoRA适用于减少参数量和成本，P-tuning v2适用于多任务学习，而Freeze适用于提取特定层次的特征。

本文介绍了四种微调方法，包括SFT监督微调、LoRA微调、P-tuning v2微调和Freeze微调，以及使用ChatGLM2-6B模型进行微调的步骤和注意事项。文章还提到了学习率和batch_size对模型更新的影响。

ChatGLM2-6B模型 batch_size chatglm cloud 学习率 微调方法 模型更新
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