文章目录1.ChatGLM-6B1.1P-Tuningv2简介2.运行环境2.1项目准备3.数据准备4.使用P-Tuningv2对ChatGLM-6B微调5.模型评估6.利用微调后的模型进行验证6.1微调后的模型6.2原始ChatGLM-6B模型6.3结果对比1.ChatGLM-6BChatGLM-6B仓库地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6BChatGLM-6B/P-Tuning仓库地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning1.1P-Tuningv2简介P-Tuning是一种较新的模型
介绍ChatGLM-6B是开源的文本生成式对话模型,基于GeneralLanguageModel(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上显存占用6G左右,优点:1.较低的部署门槛：FP16半精度下，ChatGLM-6B需要至少13GB的显存进行推理，结合模型量化技术，一需求可以进一步降低到10GB（INT8）和6GB（INT4），使得ChatGLM-6B可以部署在消费级显卡上。2,更长的序列长度：相比GLM-10B（序列长度1024），ChatGLM-6B序列长度达2048，支持更长对话和应用。3,人类意图对齐训练：使用了监督微调（SupervisedF
目录安装miniconda拉取仓库使用内置python安装依赖上传模型克隆及下载text2vec-large-chinese修改配置上传知识库（txt文件）处理txt数据启动服务测试ChatGLM-6B是清华团队+智谱AI开发的，一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，具有62亿参数。被很多人视为ChatGPT的平替。但是由于ChatGLM-6B的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性。解决这一问题的方式大体上有两种：一种是使用更大规模的模型来提升整体能力，提升其自我认知能力。开发者表示基于1300亿参数GLM-130B的ChatGLM已经在内测开发中。另一种便是使用插件或者外挂的方式，提升模
GeneralizedLinearModels广义线性模型指数家族（Theexponentialfamily）指数家族是指一类概率分布，其具有指数模式。需要注意，这是一类概率分布，不是特指某个概率分布，因此指数分布只有固定的格式，根据参数不同，会生成不同的分布。指数家族分布定义若一个随机变量y的分布被称为指数家族分布，那么其需要满足：由以上可看出，p(y)是被η参数化的，所以随着η的不同，就会生出不同的分布。指数家族分布例子一——伯努利分布我们可以对伯努利分布进行变化，具体如下：由以上可看出，上面的变换后的结果，符合指数家族的定义，其中η=log(φ/(1−φ))指数家族分布例子二——高斯分布
目录前言前期准备电脑要求安装anaconda安装相应版本的CUDA配置ChatGLM-6BConda环境安装pytorchChatGLM-6B最新版模型环境部署及安装源码下载模型下载相关库安装运行web演示作为API部署参考资料其它资料下载前言ChatGPT的爆火让许多公司和个人都想要开发自己的大型语言模型，但是，由于算力和语言模型开发能力等诸多方面的限制，许多人最终都只能在开发的早期阶段止步不前。然而，近期清华大学知识工程和数据挖掘小组（KnowledgeEngineeringGroup(KEG)&DataMiningatTsinghuaUniversity）发布了对话机器人ChatGLM-
本文首发于FicowShen’sBlog，原文地址：Ficow的AI平台快速上手指南(ChatGPT,NewBing,ChatGLM-6B,cursor.so)。 内容概览前言OpenAI——ChatGPT微软——NewBing智谱AI——ChatGLM-6BAI生成代码——cursor.so总结 前言 现在各种AI工具大爆发，赶紧跟上大部队，看下这波浪潮是什么状况吧。传说AI要淘汰很多工种，听起来就很夸张很恐怖的样子。克服恐惧的方式就是去学习和熟悉未知的事物。走起，和Ficow一起一探究竟。讲真的，简直太好用了~ OpenAI——ChatGPT ChatGPT是OpenAI公司开发的基于对
目录感谢B站秋葉aaaki大佬前言部署资源部署流程 实机演示ChatGML微调（人格炼成）（个人感觉蛮有趣的地方） 分享有趣の微调人格 实机演示（潘金莲人格）感谢B站秋葉aaaki大佬秋葉aaaki的个人空间_哔哩哔哩_bilibilihttps://space.bilibili.com/12566101前言由于ChatGLM-6B的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题，以免产生误解。很明显这个模型，因为是中文训练的，在很多数据上非常适合中
OpenGL的环境配置是最让初学者头疼的事情了，主要是一开始链接什么glfw、glad，不知道有什么用，什么链接库、包含目录很头大，有一步做错就可能一大堆报错。本文对LearnOpenGLCN教程网站中出现的库文件配置进行了一次汇总，使用的是MicrosoftVisualStudio2019IDE，帮助初学者解决入门配置问题。目录1.基础环境配置1.1库文件下载1.2放文件到项目1.3配置GLFW（GraphicsLibraryFramework(图形库框架)）1.4GLAD（OpenGL LoadingLibrary）1.5GLEW（OpenGLExtensionWranglerLibrar
清华技术成果转化的公司智谱AI开源了GLM系列模型ChatGLM-6B，这是一个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ChatGLM相同的技术，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。ChatGLM-6B是智谱AI在开源社区贡献的重要成果之一，也是清华大学在自然语言处
1、前言默认读者已成功部署chatGLM-6B,如果没有部署完毕，请参阅下列文章（同为笔者所写）https://blog.csdn.net/Asunazhang/article/details/130094252?spm=1001.2014.3001.55022、软件依赖打开cmd切换至虚拟环境，调用下列代码安装依赖。pipinstallrouge_chinesenltkjiebadatasets3、使用方法3.1下载数据集从https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd1
