欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/131104546Paper：GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling一篇于2022年发表在ACL会议上的论文，作者来自清华大学、MIT、BAAI等机构。该论文提出了一种通用的预训练语言模型（GLM），基于自回归的空格填充（AutoregressiveBlankInfilling）来进行文本生成和理解。空格填充

文章目录前言一、ChatGLM-6B是什么？二、安装虚拟的python环境1.下载2.安装3.设置国内源(危险)4.虚拟环境使用简介三、部署ChatGLM-6B1.clone代码2.运行1.创建虚拟环境2.装包2.1找到合适的pytorch版本2.1安装依赖2.2验证pytorch是否为GPU版本3.运行四、部署过程中遇到的问题1.问题12.问题23.问题34.问题4总结参考文章前言最近chatgpt比较火，正好看到国内有个类似开源的框架，那不得试试、一、ChatGLM-6B是什么？ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组（KnowledgeEngineeringGroup(KEG

文章目录前言一、ChatGLM-6B是什么？二、安装虚拟的python环境1.下载2.安装3.设置国内源(危险)4.虚拟环境使用简介三、部署ChatGLM-6B1.clone代码2.运行1.创建虚拟环境2.装包2.1找到合适的pytorch版本2.1安装依赖2.2验证pytorch是否为GPU版本3.运行四、部署过程中遇到的问题1.问题12.问题23.问题34.问题4总结参考文章前言最近chatgpt比较火，正好看到国内有个类似开源的框架，那不得试试、一、ChatGLM-6B是什么？ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组（KnowledgeEngineeringGroup(KEG

在运行ChatGLM-6B的时候，本人是小白，遇到这几个问题，解决方法分享给大家1.缺少gcc的问题参考GCC编译器的安装教程（Windows环境）_gcc安装教程_nhyltt的博客-CSDN博客2.缺少openmp的问题在这里下5.1.0-2老版本的，新版本没有TDM-GCCCompiler-Browse/TDM-GCCInstalleratSourceForge.net 去掉勾选checkforxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxserver点gcc子项中的openmp install就完事了3.cannotfind-lpthread的问题 c:/_programs/mingw/b

大家好，我是微学AI，今天是2023年6月7日，一年一度的高考又来了，今年的高考作文题也新鲜出炉。今年是特殊的一年，有人说2023是AI的元年，这一年里有大语言模型的爆发，每天都有大模型的公布，在2023年有文心一言,GPT4,ChatGLM等语言模型的发布，我们已经步入人工智能领域的时代，这些模型都能很好的理解人类的语言，对于这些模型如果写高考作文的话，会是什么样的表现呢？首先我们来看一下2023年的高考作文题目：一、ChatGPT故事的力量故事是一种人类文化的传承方式，它通过讲述、表演或书写，将知识、经验和价值观传递给后代，同时也能够启迪人们的智慧，使人们更好地理解生命的意义。在今天这个信

ChatGLM是什么？ChatGLM是清华技术成果转化的公司智谱AI研发的支持中英双语的对话机器人。ChatGLM基于GLM130B千亿基础模型训练，它具备多领域知识、代码能力、常识推理及运用能力；支持与用户通过自然语言对话进行交互，处理多种自然语言任务。比如：对话聊天、智能问答、创作文章、创作剧本、事件抽取、生成代码等等。ChatGLM数据如何在企业微信、飞书、钉钉中使用？这类AI智能应用的引入，的确改变了许多人的工作方式，理想的AI后续的确可以帮助我们解决很多目前生活/工作里繁琐又低价值的事：例如周报整理、议程整理、文件优化、收集数据等等工作，往往这些最基础最常见的事务非常耗神与消耗时间。

最近chatGPT很火，但是用起来需要翻墙，国内也有很多模型，什么百度的文心一言、阿里的盘古、还有科大讯飞的模型等等，那么今天我们就来介绍下怎么在本地自己部署自己的聊天模型，也可以学习很多知识；一、开源模型1、ChatGLM-6B介绍清华大学知识工程(KEG)实验室和智谱AI公司与于2023年共同训练的语言模型;ChatGLM-6B参考了ChatGPT的设计思路，在千亿基座模型GLM-130B中注入了代码预训练，通过有监督微调等技术实现与人类意图对齐（即让机器的回答符合人类的期望和价值观）;ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageMode

文章目录1、GPTAcademic2、chatGPT3、chatGLM4、newbing1、GPTAcademic项目地址：地址安装部分gitclonehttps://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.gitcdchatgpt_academiccondacreate-ngptac_venvpython=3.11condaactivategptac_venvpython-mpipinstall-rrequirements.txtpython-mpipinstall-rrequest_llm/requirements_chatglm.txtpytho

1、简介ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。GitHub：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B2、硬件要求量化等级最低GPU显存（推

我们在使用chatglm-6B的时候，总会遇到一个问题。即学习率如何确定。我们首先先看chatglm的两个训练用sh文件的学习率是如何确定的。一、如何第一时间确定学习率我们可以看到在chatglm给的标准中，对于聊天的训练所默认的学习率是要小于训练广告词的，两者的区别在于，广告词有更多重合性质的prompt，而聊天更加发散。所以在训练前你要自己评估，你给出来的训练内容内容的发散程度是否大，如果很发散，那么调小学习率，如何prompt很集中，那么可以在初期调一个相对比较大的学习率。这个学习率可以以2e-2为标准，在5e-2和5e-3之间选择一个开始。二、相对较好的学习率我们一定要理解一个问题，学