1，项目地址https://github.com/THUDM/ChatGLM3介绍ChatGLM3-6B是ChatGLM系列最新一代的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B引入了如下特性：更强大的基础模型：ChatGLM3-6B的基础模型ChatGLM3-6B-Base采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base具有在10B以下的预训练模型中最强的性能。更完整的功能支持：ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式，除正常
清华智谱AI大模型ChatGLM-Pro申请开通教程ChatGLM系列模型，包括ChatGLM-130B和ChatGLM-6B模型，支持相对复杂的自然语言指令，并且能够解决困难的推理类问题。其中，ChatGLM-6B模型吸引了全球超过160万人下载安装，该模型在HuggingFace(HF)全球大模型下载榜中连续12天位居第一名，在国内外的开源社区中产生了较大的影响。第一步：进入清华智谱AI大模型开发者控制台地址：智谱AI开放平台注册账户即可第二步：进入APIKEY控制台第三步：生成一个APIKEY第四步：配置到AI系统或者调用使用第五步：模型提问测试大家可以前往已经配置好的系统进行
FastGPT是一款专为客服问答场景而定制的开箱即用的AI知识库问答系统。该系统具备可视化工作流功能，允许用户灵活地设计复杂的问答流程，几乎能满足各种客服需求。在国内市场环境下，离线部署对于企业客户尤为重要。由于数据安全和隐私保护的考虑，企业通常不愿意将敏感数据上传到线上大型AI模型(如ChatGPT、Claude等)。因此，离线部署成为一个刚需。幸运的是，FastGPT本身是开源的，除了可以使用其在线服务外，也允许用户进行私有化部署。相关的开源项目代码可以在GitHub上找到：https://github.com/labring/FastGPT正好上周ChatGLM系列推出了其最新一代的开源
LLaMA-Adapter源码解析伪代码deftransformer_block_with_llama_adapter(x,gating_factor,soft_prompt): residual=x y=zero_init_attention(soft_prompt,x)#llama-adapter:prependprefix x=self_attention(x) x=x+gating_factor*y#llama-adapter:applyzero_init_attention x=LayerNorm(x+residual) residual=x x=FullyConnectedLaye
LLMs之Code：大语言模型纵向赋能场景—垂直行业场景应用之大模型代码场景的简介、主流LLMs(SQLCoder/CodeLlama/Ziya-Coding/CodeShell等)及其评估基准(包括数据集)、案例应用之详细攻略目录大模型代码场景的简介大模型代码场景的主流LLMs及其评估基准(包括数据集)
LLama大模型初体验——Linux服务器部署LLama注意事项一、基本步骤基本步骤可以参考这个链接：超详细Llama2部署教程——个人gpt体验攻略！llama开源仓库：https://github.com/facebookresearch/llama二、注意事项这里提一些教程链接中没有提及的注意点。1、RequestaccesstothenextversionofLlama在“RequestaccesstothenextversionofLlama”网页中，Country选择China的话会显示“Sorry,thedownloadisnotavailableinyourregion”，选择
来自中国人民大学的研究者将Llama等因果语言模型所遭遇的“逆转诅咒”归咎于next-tokenprediction+causallanguagemodel的本质缺陷，并发现GLM采用的自回归填空的训练方法对这种“逆转诅咒”显示出更强的鲁棒性。通过将双向注意力机制引入Llama模型进行微调，该研究实现了对Llama的“逆转诅咒”的缓解。该研究认为当前主流的这种大模型结构与训练范式存在着很多潜在的缺陷，希望有更多的研究者能够在模型结构或者预训练范式上进行创新突破，以获得更高的智能水平。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.07468.pdf背景LukasBerglund
大语言模型(LLM)压缩一直备受关注，后训练量化（Post-trainingQuantization) 是其中一种常用算法，但是现有PTQ方法大多数都是integer量化，且当比特数低于8时，量化后模型的准确率会下降非常多。想较于Integer(INT)量化，FloatingPoint(FP)量化能更好的表示长尾分布，因而越来越多的硬件平台开始支持FP量化。而这篇文章给出了大模型FP量化的解决方案。文章发表在EMNLP2023上。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.16836代码地址：https://github.com/nbasyl/LLM-FP4要了解本文，必须
对ChatGLM-6B做LoRAFine-tuning搭建依赖环境加载模型和Tokenizer分析模型结构配置LoRA构建数据集定义常量测试Tokenizer的编解码定义Prompt构建AttentionMask和PositionIDs创建数据集开始训练预测保存训练模型重载训练后的模型ChatGLM-6B是一个支持中英双语的对话语言模型，基于GLM(GeneralLanguageModel)。它只有62亿个参数，量化后最低(INT4量化)只需要6GB的显存，完全可以部署到消费级显卡上。在实际使用这个模型一段时间以后，我们发现模型的对话表现能力确实非常不错。那么，基于这个模型做Fine-tuni
