微调类型简介1.SFT监督微调：适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调，学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务，但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。2.LoRA微调：通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量，不改变预训练模型参数，新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本，同时能达到与全模型微调相近的效果。3.P-tuningv2微调：引入了prefix-tuning的思想，每一层都加入了prefix，并采用了多任务学习。解决了P-tuningv1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其参数对象是各层的prefix。优点是适用于多任务
ChatbotUI和ChatGLM2-6B的集成0.背景1.部署ChatbotUI2.部署ChatGLM2-6B3.修改ChatGLM2-6B项目的openai_api.py4.修改ChatbotUI的配置5.访问ChatbotUI0.背景尝试将ChatbotUI和ChatGLM2-6B的进行集成，ChatGLM2-6B提供API服务，ChatbotUI提供模仿OpenAI聊天模型的ChatGPT界面和功能。效果展示，1.部署ChatbotUI请参考文章本地部署ChatbotUI。2.部署ChatGLM2-6B请参考文章本地部署ChatGLM2-6B。3.修改ChatGLM2-6B项目的ope
本文为作为类ChatGPT的模型ChatGLM的前期基础论文2《ANOPENBILINGUALPRE-TRAINEDMODEL》的精读笔记，基础论文1的精读笔记请见《GLM论文精读-自回归填空的通用语言模型》。希望对大家有帮助，欢迎讨论交流。GLM-130B，主要思想概述：一个双语（英文和中文）的基于GLM的双向稠密模型。并没有使用GPT风格的架构，而是采用通用语言模型（GLM）算法（Duetal.，2022）来利用其双向注意力优势和自回归空白填充目标，模型参数为1300亿，语料约训练了4000亿个文本标记，在语义理解和文本生成任务上性能强大。论文地址： https://arxiv.org/a
fromtransformersimportAutoModel,AutoTokenizerimportgradioasgrimportmdtex2htmltokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True)model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True).cuda()model=model.eval()"""OverrideChatbot.postprocess"""defpost
简介网上冲浪时发现的这两个国产模型，重点是对硬件的要求并不高，有2GB内存就可以跑，觉得有趣就弄来玩了下。https://github.com/Jittor/JittorLLMshttps://github.com/THUDM/ChatGLM-6B简单介绍下用到的仓库ChatGLM-6BChatGLM-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
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'transformers_modules.chatglm2-6b’解决方案，希望能对使用chatglm2的同学们有所帮助。需要说明的是，本解决方案简单易用，不需要调整任
如果你对这篇文章感兴趣，而且你想要了解更多关于AI领域的实战技巧，可以关注「技术狂潮AI」公众号。在这里，你可以看到最新最热的AIGC领域的干货文章和案例实战教程。一、前言自从去年GPT模型火爆以来，降低了很多个人和企业进入人工智能领域的门槛，对于大模型尤其是开源的大模型国内应该比较受关注和期待，毕竟高额的成本也能将不少人阻挡在门外，其次，大家都希望在产品中集成LLM的能力，结合业务来落地智能化应用，提升产品的竞争力，最直接的应用就是构建知识库。下面汇总了一下之前介绍的有关构建知识库相关的文章和视频，包含了开源和闭源多种不同的解决方案，从使用情况来看，因为都是开源产品，所以在架构和功能完整性上
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B引入了如下新特性：更强大的性能=混合目标函数+1.4T中英标识符：基于ChatGLM初代模型的开发经验，我们全面升级了ChatGLM2-6B的基座模型。ChatGLM2-6B使用了GLM的混合目标函数，经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B在MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在
所以今天我一直在尝试使用Swift尝试一个新项目，但我突然停止了。我一直在尝试运行此处找到的VideoCore示例项目:https://github.com/jgh-/VideoCore/tree/823ec7cac50e5a0b4457bd06dd95a50dca88d9c0/sample/SampleBroadcaster-Swift.因此在初始设置期间，我必须导航到目录并运行podinstall。podinstall执行没有任何错误，并说我需要关闭Xcode，然后重新打开新的工作区，我照做了。当我尝试去运行应用程序进行调试时(根据文档，我可以在podinstall'ing之后立即
chatglm2-6B是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，具有62亿参数的ChatGLM2-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。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）。在个人PC上安装chatglm2-6B后的测试情况给大家介绍一下。分别从用户身份、编程计算能力、和推理能力等几个方面进行测试。和chatgpt3.5做一个对比,在中文方面咯有优势,在推理能力上稍弱一些。比如以不同的角色来写一首诗如果你是一个大学生,写一首春天的诗ChatGLM：春意盎然,世界新生,嫩绿的嫩芽,
