近年来，大型语言模型（LLM）取得了显著的进步，然而大模型缺点之一是幻觉问题，即“一本正经的胡说八道”。其中RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）是解决幻觉比较有效的方法。本文，我们将深入研究使用transformer库、Llama-2模型、PgVector数据库和LlamaIndex库来构建RAGPipeline完整过程。一、什么是RAG（检索增强生成）？ 检索增强生成（RAG）模型是传统语言模型与信息检索组件的融合。从本质上讲，RAG利用外部数据（通常来自大型语料库或数据库）来增强大语言模型生成过程，以产生更知情和上下文相关的响应。二
接上篇【AI】RTX20606GUbuntu22.04.1LTS(JammyJellyfish)部署Chinese-LLaMA-Alpaca-2-CSDN博客前面的实验，chat.sh确认是运行在CPU模式下，未启用GPU支持重新编译llama.cppsudoaptinstallnvidia-cuda-toolkitcd~/Downloads/ai/llama.cppmakecleanmakeLLAMA_CUBLAS=1-j6故障：nvccfatal :Value'native'isnotdefinedforoption'gpu-architecture'查看gpu-arch修改Makefil
ChatGLM3-6B的本地api调用方式1.运行openai_api_demo路径下的openai_api.py启动后界面：注意：本地api调到的前提是——本地部署了ChatGLM3-6B,本地部署的教程可参考：20分钟部署ChatGLM3-6B部署了若CUDA可用，默认会以CUDA方式运行，占用显存约5.9G；若CUDA不可用，则会以内存方式进行加载，官方称CPU调用需要32G内存（实际约30G）2.api调用官方给了两种调用示例：1）使用Curl进行测试:curl-XPOST“http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions”-H“Content-Typ
作者:英特尔边缘计算创新大使 刘力；1.1 ChatGLM3-6B简介ChatGLM3是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。引用自：https://github.com/THUDM/ChatGLM3请使用命令，将ChatGLM3-6B模型下载到本地(例如，保存到D盘)：gitclonehttps://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git1.2 BigDL-LLM简介BigDL-LLM是开源，遵循Apache2.0许可证，专门用
1.为什么要对Yuan2.0做微调？ Yuan2.0（https://huggingface.co/IEITYuan）是浪潮信息发布的新一代基础语言大模型，该模型拥有优异的数学、代码能力。自发布以来，Yuan2.0已经受到了业界广泛的关注。当前Yuan2.0已经开源参数量分别是102B、51B和2B的3个基础模型，以供研发人员做进一步的开发。LLM（大语言模型）微调方案是解决通用大模型落地私有领域的一大利器。基于开源大模型的微调，不仅可以提升LLM对于指令的遵循能力，也能通过行业知识的引入，来提升LLM在专业领域的知识和能力。当前，学界和业界已经基于LLM开发及实践出了众多的微调方法，如指令
自从LLaMA被提出以来，开源大型语言模型（LLM）的快速发展就引起了广泛研究关注，随后的一些研究就主要集中于训练固定大小和高质量的模型，但这往往忽略了对LLM缩放规律的深入探索。开源LLM的缩放研究可以促使LLM提高性能和拓展应用领域，对于推进自然语言处理和人工智能领域具有重要作用。在缩放规律的指导下，为了解决目前LLM缩放领域中存在的不明确性，由DeepSeek的AI团队发布了全新开源模型LLMDeepSeekLLM。此外，作者还在这个基础模型上进行了监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO），从而创建了DeepSeekChat模型。在性能方面，DeepSeekLLM67B在代码、数学和推
深度学习自然语言处理原创作者：cola随着各种各样增强版LLaMA的出现，Mixture-of-Expert(MoE)类模型越来越受大家关注。而LLaMA-MoE正是基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型。它显著的一个好处是减小了模型大小，降低了训练代价。通过以下两个步骤进行构建：将LLaMA的FFNs划分为稀疏专家，并为每层专家插入top-K个门。使用来自ShearedLLaMA的优化数据采样权重和来自SlimPajama的过滤数据集持续预训练初始化的MoE模型。在这些阶段之后，模型可以保持其语言能力并将输入传递给特定的专家。同时，只有部分参数被激活。目前模型的权重以及构建和训
LLM之RAG实战（七）|使用llama_index实现多模态RAG文章目录LLM之RAG实战（七）|使用llama_index实现多模态RAG一、多模态RAG二、多模态LLM三、多模态嵌入四、多模态索引与检索五、多模态RAG实战转载自：LLM之RAG实战（七）|使用llama_index实现多模态RAGhttps://mp.weixin.qq.com/s/FVF09cEO5nUipcL9R8ydXQ一、多模态RAGOpenAI开发日上最令人兴奋的发布之一是GPT-4VAPI（https://platform.openai.com/docs/guides/vision）的发布。GPT-4V是一
3.2人类反馈强化学习（RLHF）RLHF是一种模型训练过程，应用于微调的语言模型，以进一步使模型行为与人类偏好和指令遵循保持一致。我们收集代表根据经验采样的人类偏好的数据，人类注释者可以选择他们更喜欢的两个模型输出中的哪一个。这种人类反馈随后用于训练奖励模型，该模型学习人类注释者的偏好模式，然后可以自动执行偏好决策。3.2.1人类偏好数据收集接下来，我们收集人类偏好数据以进行奖励建模。我们选择二进制比较协议而不是其他方案，主要是因为它使我们能够最大限度地提高收集提示的多样性。尽管如此，其他策略仍然值得考虑，我们将其留到未来的工作中。我们的注释过程如下。我们要求注释者首先编写提示，然后根据提供
首先发布一个chatglm服务，具体如下：importosimportjsonfromflaskimportFlaskfromflaskimportrequestfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModel#systemparamsos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(r".\chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True)model=AutoModel.from_pretrained(r".\ch
