【报告】从GLM-130B到ChatGLM：大模型预训练与微调_哔哩哔哩_bilibili本报告为GLM技术团队成员在「NLG专委会真知论坛（GenTalk第7期）」的报告分享，报告中详细讲述了GLM-130B预训练过程，以及ChatGLM开发过程，并提出了几点大模型开发心得。本论坛另有复旦大学MOSS团队成员孙天祥的相关报告，可参考：https://www.bilibili.com/video/BV1is4y1i7cZ,视频播放量4201、弹幕量7、点赞数198、投硬币枚数95、收藏人数445、转发人数79,视频作者ChatGLM,作者简介让机器像人一样思考，相关视频：ChatGLM部署完体
禅与计算机程序设计艺术评测结论：GPT4>ChatGLM-130B>ChatGPT>讯飞星火>文心一言~ChatGLM-6B>Claude+文章目录Prompt：你是一位人工智能专家和程序员、软件架构师，请以《人工智能之神经网络的前世今生和未来发展趋势》为标题，写一篇技术博客，要求5000字,markdown格式。要求简洁、易懂、具有原理讲解和实操落地讲解的技术文章应包含以下章节：1.ChatGPT:人工智能之神经网络的前世今生和未来发展趋势引言概念和术语介绍核心原理讲解实战案例环境设置构建神经网络模型结果分析总结和展望2.ChatGLM-6B:人工智能之神经网络的前世今生和未来发展趋势引言概
【ChatGLM】基于ChatGLM-6B+langchain实现本地化知识库检索与智能答案生成:中文LangChain项目的实现开源工作目录【ChatGLM】基于ChatGLM-6B+langchain实现本地化知识库检索与智能答案生成:中文LangChain项目的实现开源工作1.克隆源代码：2.安装前置依
前言 随着『GPT4多模态/Microsoft 365 Copilot/Github Copilot X/ChatGPT插件』的推出，绝大部分公司的技术 产品 服务，以及绝大部分人的工作都将被革新一遍类似iPhone的诞生 大家面向iOS编程 有了App Store现在有了ChatGPT插件/GPT应用商店，以后很多公司 很多人面向GPT编程(很快技术人员分两种，一种懂GPT，一种不懂GPT)然ChatGPT/GPT4基本不可能开源了，而通过前两篇文章《从LLaMA到Alpaca、BELLE、ChatLLaMA和ColossalChat》可知，国内外各大公司、研究者推出了很多类ChatGPT开
前言 随着『GPT4多模态/Microsoft 365 Copilot/Github Copilot X/ChatGPT插件』的推出，绝大部分公司的技术 产品 服务，以及绝大部分人的工作都将被革新一遍类似iPhone的诞生 大家面向iOS编程 有了App Store现在有了ChatGPT插件/GPT应用商店，以后很多公司 很多人面向GPT编程(很快技术人员分两种，一种懂GPT，一种不懂GPT)然ChatGPT/GPT4基本不可能开源了，而通过前两篇文章《从LLaMA到Alpaca、BELLE、ChatLLaMA和ColossalChat》可知，国内外各大公司、研究者推出了很多类ChatGPT开
文章目录一、背景1.ChatGLM的开源地址2.ChatGLM-6B模型二、服务器选型2.1.运行要求2.2.服务器选型三、服务器配置3.1.注册使用3.2.购买服务器并安装镜像四、部署ChatGLM4.1.conda环境安装4.2.下载ChatGLM源代码4.3.下载模型4.4.安装依赖4.4.启动脚本修改4.5.启动ChatGLM五、使用六、对话效果七、关闭服务八、重启服务六、异常汇总6.1.notfoundicetk一、背景最近GPT不仅发布了GPT-4，而且解除封印可以联网了。不得不赞叹AI更新迭代的速度真快，都跟不上节奏了。但是大家也注意到了吧，随着GPT的每次更新，OpenAI对其
使用ChatGLM-6B模型训练自己的数据集使用ChatGLM-6B训练自己的数据集1.安装软件依赖2.下载数据集3.训练3.1将数据集上传到服务器中，查看数据样式：3.2修改ptuning中的train.sh3.3开始训练4.模型评估5.模型验证总结本项目实现了对于ChatGLM-6B模型基于P-Tuningv2的微调。P-Tuningv2将需要微调的参数量减少到原来的0.1%，再通过模型量化、GradientCheckpoint等方法，最低只需要7GB显存即可运行。下面以ADGEN(广告生成)数据集为例介绍代码的使用方法。使用ChatGLM-6B训练自己的数据集1.安装软件依赖##运行微调
文章信息name_en:GLM-130B:ANOPENBILINGUALPRE-TRAINEDname_ch:Glm-130B：开放双语预训练模型paper_addr:https://arxiv.org/abs/2210.02414doi:10.48550/arXiv.2210.02414date_read:2023-03-23date_publish:2023-01-01tags:[‘深度学习’,‘自然语言处理’]author:AohanZengcode:https://github.com/THUDM/GLM-130B/citation:4读后感2022年11月，斯坦福大学大模型中心对全球
ChatGLM-6B自3月14日发布以来，深受广大开发者喜爱。截至6月24日，来自Huggingface上的下载量已经超过300w。为了更进一步促进大模型开源社区的发展，我们再次升级ChatGLM-6B，发布ChatGLM2-6B。在主要评估LLM模型中文能力的C-Eval榜单中，截至6月25日ChatGLM2模型以71.1的分数位居Rank0，ChatGLM2-6B模型以51.7的分数位居Rank6，是榜单上排名最高的开源模型。CEval榜单，ChatGLM2暂时位居Rank0，ChatGLM2-6B位居Rank6ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，
ChatGLM-6B自3月发布以来，在AI社区爆火，GitHub上已斩获29.8k星。如今，第二代ChatGLM来了！清华KEG和数据挖掘小组（THUDM）发布了中英双语对话模型ChatGLM2-6B。图片项目地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BHuggingFace：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b最新版本ChatGLM2-6B增加了许多特性：-基座模型升级，性能更强大-支持8K-32k的上下文-推理性能提升了42%-对学术研究完全开放，允许申请商用授权值得一提的是，在中文C-Eval榜单中，ChatG
