Cursor太强了，从零开始写ChatGLM大模型的微调代码初次体验对话实录问：怎么使用lora对大模型进行微调问：怎么用lora对chatglm模型进行微调问：chatglm是清华开源的大语言模型问：LoRA的全称是Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels问：如何使用LoRA对ChatGLM-6B进行微调？问：上面微调用到的训练数据有没有示例？问：以后都用中文回复我问：上面代码中的data_loader要怎么写？问：把前面的代码合并一下写到编辑器中问：把你刚才回答的代码合并，写到编辑器中问：input_ids,attention_mask,labels要
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目录前言CEval榜单ChatGLM2-6B模型性能升级评测结果推理性能示例对比
文章目录一、传统nlp做信息抽取二、什么是零样本和少样本1.零样本和少样本的概念：2.零样本和少样本的应用场景：3.零样本和少样本在大模型时代的优势和意义：4.相比传统NLP，零样本和少样本学习具有以下优势：三、大模型时代信息抽取console函数1.提示词设计2.微调逻辑3.数据样本`分类语料一`：告诉模型属于哪个模式层`微调语料二`：告诉模型，一些示例，让它输出什么样的数据在定义一下你想要的属性4.微调代码5.优势参考文献一、传统nlp做信息抽取文本预处理：包括去除HTML标签、分段、分句、分词、词性标注、命名实体识别等。句法分析：对句子进行结构分析，确定语法成分和关系。可以采用依存句法或
准备工作：#下载项目源代码gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B#切换到项目根目录cdChatGLM2-6B#安装依赖pipinstall-rrequirements.txt#安装web依赖pipinstallgradio如果安装出现问题，可尝试手动分别安装torch1#1第一步安装虚拟环境并激活环境condacreate-nChatGLM2python=3.10.6condaactivateChatGLM22nvidia-smi查看cuda版本，12.03安装torch第一种方式pytorch官网：https://pytorch.org/经过
文章目录用Golang实现LSMTree算法代码GPT-4ChatGPTSageClaude文心一言科大讯飞ChatGLM130BAquilaChat7B用Golang实现LSMTree算法代码GPT-4实现一个基本的LSMTree（Log-StructuredMerge-Tree）算法需要考虑以下几个组件：Memtable：存储内存中的数据，可以用一个简单的键值对数据结构表示，例如Go中的map[string]string。SSTable：一个不可变的、排好序的键值对数组，存储在磁盘上。合并策略：一种方法，可以将Memtable中的数据与SSTable中的数据合并，以减少查询时的磁盘查找操作
问题描述：加载ChatGLM模型RuntimeError:Internal:src/sentencepiece_processor.cc(1101)[model_proto-＞ParseFromArr问题原因：模型仓库地址：THUDM/chatglm-6batmain 下载模型这是官方的gitclone命令由于仓库中有8个大模型文件我使用了是：gitlfsinstallGIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1gitclonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b下载完后，单独去下载8个大模型文件。都下载好了，运行pythonweb_demo.py开始报
ChatGLM2-6B因为网速问题，可以就近在这里下载modelsChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B引入了如下新特性：更强大的性能：基于ChatGLM初代模型的开发经验，我们全面升级了ChatGLM2-6B的基座模型。ChatGLM2-6B使用了GLM的混合目标函数，经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B在MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等数据
前言近期以chatgpt等文生成LLMS爆火，国内也逐渐开源了中文版的chatgpt，本文以清华大学开源的6b的chatglm为例，实践one-shot微调，设计prompt咒语在信息抽取领域的实验效果。1、场景描述给定一个JD的职位要求，需要从描述中抽取出相应的实体。例如：'职位要求：1、硕士以上学历。2、计算机相关专业。3、3年以上工作经验。4、熟练掌握python或者c++语言。5、有自然语言处理获奖经历优先'相应的schema的实体为：'学历要求':['硕士'],'专业要求':['计算机'],'工作年限要求':['3年以上'],'编程语言':['python','c++'],'加分项'
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战38-基于清华ChatGLM-6b开源模型做体检报告解读任务，让体检报告解读变得轻松。ChatGLM-6b是清华大学团队开源的一个语言大模型。本文将介绍一种基于ChatGLM-6B的体检报告智能解读应用项目。首先，我们将讨论体检报告解读的背景和重要性。接着，我们将详细介绍大语言模型的原理。最后，我们将展示如何利用ChatGLM构建一个体检报告智能解读的应用项目。由于模型训练受限，生成的数据是AI模型生成仅供参考，不作为具体依据。目录：引言体检报告解读背景2.1体检报告的重要性2.2传统体检报告解读方法的局限性大语言模型原理3.1什么是大语言模
