基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B概述ChatGLM是transformer架构的神经网络模型，因此从transformer结构入手，分析其源码结构。transformer结构：转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/位置编码ChatGLM-6B的位置编码采用的旋转位置编码(RoPB)实现。其源码：classRotaryEmbedding(torch.nn.Module):def__init__(self,dim,base=10000,precision=torch.half,lear
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B概述ChatGLM是transformer架构的神经网络模型，因此从transformer结构入手，分析其源码结构。transformer结构：转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/位置编码ChatGLM-6B的位置编码采用的旋转位置编码(RoPB)实现。其源码：classRotaryEmbedding(torch.nn.Module):def__init__(self,dim,base=10000,precision=torch.half,lear
目录ChatGLM简介系统配置options.py设备获取 device.py模型初始化model.py运
CoLeFunDa：ExplainableSilentVulnerabilityFixIdentification写在最前面论文主要贡献启发论文主要工作对论文工作的一些启发摘要目标问题:静默依赖修复问题现有工作本文工作主要贡献Proposedapproach提出的方法PPT中"Proposedapproach"和"Methodology"的区别背景知识知识迁移微调（Fine-tuning）Methodology方法Phase1阶段1：函数更改数据增强第1步:生成原函数和修改后函数的切片(OriFSlices,ModFSlices)第2步:生成函数更改的描述(FCDesc)第3步:功能变化增强（
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃🎁欢迎各位→点赞👍+收藏⭐️+留言📝📣系列专栏-机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】 🖍foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟👋文章目录什么是LoRA？超参数Rank：8Alpha:16目标模块：所有密集层Baselearningrate：1e-4模型质量结果非结构化文本的功能表示(ViGGO)小学数
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。脚本分析微调脚本：PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_train\--train_fileAdvertiseGen/train.json\--validation_fileAdvertiseGen/dev.json\--prompt_columncontent\--response_colu
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。脚本分析微调脚本：PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_train\--train_fileAdvertiseGen/train.json\--validation_fileAdvertiseGen/dev.json\--prompt_columncontent\--response_colu
AI换脸已经不是什么时新的技术了，从DeepFace到Facesweap，再到Roop。AI换脸技术中出现了一种名为“一键换脸”的方法，它不需要训练模型。这种方法利用了名为“GHOST”的技术，它是一种新的一键换脸方法，可以用于图像和视频领域。这种技术采用了先进的生成对抗网络（GAN）、自动编码器等方法，可以实现精确和稳健的换脸效果。GHOST技术的特点是可以在不需要训练模型的情况下进行换脸，从而实现快速、简单的操作。这种方法的优势在于可以快速生成换脸图像或视频，而无需进行复杂的训练过程。本次我们基于Rope-Ruby来进行换脸，把复联4中惊奇队长的脸型进行替换。Rope-Ruby是基于深度学
AI换脸已经不是什么时新的技术了，从DeepFace到Facesweap，再到Roop。AI换脸技术中出现了一种名为“一键换脸”的方法，它不需要训练模型。这种方法利用了名为“GHOST”的技术，它是一种新的一键换脸方法，可以用于图像和视频领域。这种技术采用了先进的生成对抗网络（GAN）、自动编码器等方法，可以实现精确和稳健的换脸效果。GHOST技术的特点是可以在不需要训练模型的情况下进行换脸，从而实现快速、简单的操作。这种方法的优势在于可以快速生成换脸图像或视频，而无需进行复杂的训练过程。本次我们基于Rope-Ruby来进行换脸，把复联4中惊奇队长的脸型进行替换。Rope-Ruby是基于深度学
ChatGLM的部署，主要是两个步骤：在Github上下载chatglm的库文件在HuggingFace上下载模型参数与配置文件ChatGLM包从Github上看ChatGLM项目文件的结构来看，仅仅是包含三种部署方式的py代码与微调的py代码而相关的实现细节，比如神经网络、激活函数、损失函数等具体的实现，并不在该项目源码中。不管以哪种方式部署，最核心就是三句代码，其作用是引入模型参数，初始化transformers配置；以web部署的方式为例：tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_cod
