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
我有一个变换矩阵m和一个vectorv。我想使用矩阵对vector进行线性变换。我希望我能够做这样的事情:glm::mat4m(1.0);glm::vec4v(1.0);glm::vec4result=v*m;不过，这似乎不起作用。在GLM中进行这种操作的正确方法是什么？编辑:只是给遇到类似问题的任何人的提示。GLM要求所有操作数使用相同的类型。不要尝试将dvec4与mat4相乘并期望它能够工作，您需要一个vec4。 最佳答案 glm::vec4表示为列vector。因此，正确的形式是:glm::vec4result=m*v;(注意
我有一个变换矩阵m和一个vectorv。我想使用矩阵对vector进行线性变换。我希望我能够做这样的事情:glm::mat4m(1.0);glm::vec4v(1.0);glm::vec4result=v*m;不过，这似乎不起作用。在GLM中进行这种操作的正确方法是什么？编辑:只是给遇到类似问题的任何人的提示。GLM要求所有操作数使用相同的类型。不要尝试将dvec4与mat4相乘并期望它能够工作，您需要一个vec4。 最佳答案 glm::vec4表示为列vector。因此，正确的形式是:glm::vec4result=m*v;(注意
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
写这篇博客还是很激动开心的，因为是我经过两周的时间，查阅各个地方的资料，经过不断的代码修改，不断的上传到有显卡的服务器运行才得出的可行的接口调用解决方案，在这里记录并分享一下。研究历程（只是感受，这段可以跳过，直接看下边的正题，找“正题”二字）起初领导让我写一个接口——前端传递用户问题，后端返回ChatGLM模型生成的问题的答案。这个工作太简单了，因为GitHub上ChatGLM-6B根目录的api.py已经实现了，我只需改一个模型路径、端口号启动即可，我默默地更新了代码然后修改后启动运行了，然后摸了三天鱼，三天后和领导说完成了，深藏功与名。领导高兴地拿着我的接口文档就给其他部门的同事用了，结
一、视图矩阵（View）矩阵首先明确视图矩阵的作用：在OpenGL的众多坐标系中，存在一个世界坐标系和一个摄像机坐标系，视图矩阵的作用就是将世界坐标系内的坐标转换成摄像机坐标系内的坐标。如图，空间中存在一个点PPP，它在世界坐标系内的坐标为(Xw,Yw,Zw)(X_w,Y_w,Z_w)(Xw,Yw,Zw)，在摄像机坐标系内的坐标为(Xc,Yc,Zc)(X_c,Y_c,Z_c)(Xc,Yc,Zc)，在视图矩阵的转换下，存在如下等式：[XcYcZc1]=View[XwYwZw1]\begin{bmatrix}X_c\\Y_c\\Z_c\\1\\\end{bmatrix}=View\be
GLM-130B：一个开源双语预训练语言模型《GLM-130B:Anopenbilingualpre-trainedmodel》论文：https://arxiv.org/pdf/2210.02414.pdf相关博客【自然语言处理】【大模型】DeepMind的大模型Gopher【自然语言处理】【大模型】Chinchilla：训练计算利用率最优的大语言模型【自然语言处理】【大模型】大语言模型BLOOM推理工具测试【自然语言处理】【大模型】GLM-130B：一个开源双语预训练语言模型【自然语言处理】【大模型】用于大型Transformer的8-bit矩阵乘法介绍【自然语言处理】【大模型】BLOOM：
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Chinese-LangChainChinese-LangChain：中文langchain项目，基于ChatGLM-6b+langchain实现本地化知识库检索与智能答案生成https://github.com/yanqiangmiffy/Chinese-LangChain俗称：小必应，Q.Talk，强聊，QiangTalk🔥效果演示🚀特性🐯2023/04/19引入ChuanhuChatGPT皮肤📱2023/04/19增加websearch功能，需要确保网络畅通！📚2023/04/18webui增加知识库选择功能🚀2023/04/18修复推理预测超时5s报错问题🎉2023/04/17支持多种
