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解锁ChatGLM-6B的潜力：优化大语言模型训练，突破任务困难与答案解析难题 LLM（Large Language Model）通常拥有大量的先验知识，使得其在许多自然语言处理任务上都有着不错的性能。 但，想要直接利用 LLM 完成一些任务会存在一些答案解析上的困难，如规范化输出格式，严格服从输入信息等。 因此，在这个项目下我们参考 ChatGLM-Tuning 的代码，尝试对大模型 ChatGLM-6B 进行 Finetune，使其能够更好的对齐我们所需要的输出格式。 1. 环境安装 由于 ChatGLM 需要的环境和该项目中其他实验中的环境有所不同，因此我们强烈建议您创建一个新的虚拟环境...