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
在语音方面，Meta又达到了另一个LLaMA级的里程碑。今天，Meta推出了一个名为MMS的大规模多语言语音项目，它将彻底改变语音技术。MMS支持1000多种语言，用圣经训练，错误率仅为Whisper数据集的一半。只凭一个模型，Meta就建起了一座巴别塔。并且，Meta选择将所有模型和代码开源，希望为保护世界语种的多样性做出贡献。在此之前的模型可以覆盖大约100种语言，而这次，MMS直接把这个数字增加了10-40倍！具体来说，Meta开放了1100多种语言的多语种语音识别/合成模型，以及4000多种语言的语音识别模型。与OpenAIWhisper相比，多语言ASR模型支持11倍以上的语言，但在
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文介绍核心内容为LLaMA模型系统解读，希望对学习和使用大模型的同学们有所帮助。文章目录1.前言2.LLaMA的核心目标和成功诀窍2.1核心目标2.2成功诀窍一2.3成功诀窍二2.4成功诀窍三3.常见误区3.1误区一3.2误区二3.3误区三3.4误区四1.前言 最近几个月各种大模型
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
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了ChatGLMptuning的实战方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。文章目录0.简介1.安装虚拟环境2.下载文件2.1下载源代码2.2下载模型依赖文件2.3下载模型文件3.安装依赖库4.ptuning训练5.运行微调后的ChatGLM0.简介 对特定数据集进行
文章首发及后续更新：https://mwhls.top/4500.html，无图/无目录/格式错误/更多相关请至首发页查看。新的更新内容请到mwhls.top查看。欢迎提出任何疑问及批评，非常感谢！服务部署汇总本来这篇是为了打比赛写的，写着写着发现两个问题，AI部署连续几篇，等我比赛打完再发模型都不知道更新到哪个版本了。所以就直接发了。题图随便放个，我之后部属个文生图让它生成个。嘻嘻，蹭个热度有问题推荐去GitHubIssue，当然评论问我也行。2023/05/06更新：增加API调用及ChatGLM清华开源大模型-ChatGLM-2023/04/29ChatGLM_GitHub：THUDM/
一个开源的大型语言模型LLaMA论文解读，LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels返回论文和资料目录1.导读LLaMA是MetaAI发布的包含7B、13B、33B和65B四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B仅以1/10规模的参数在多数的benchmarks上性能优于GPT-3(175B)，LLaMA-65B与业内最好的模型Chinchilla-70B和PaLM-540B比较也具有竞争力。开源的代码在github上可以很方便获得，还有对应的原论文地址。2.摘要和引言大型语言模型存在一个问题是并非越大的模型具备越优的性能，所以可能存
目录ubuntu部署1.下载安装anaconda32.创建并虚拟环境3.下载安装chatglm4.修改代码，减少gpu使用，目前使用6G显存5.启动web服务windows部署1.下载安装anaconda32.创建并虚拟环境3.下载安装chatglm4.修改代码，减少gpu使用，目前使用6G显存5.启动web服务ubuntu部署1.下载安装anaconda3wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh./Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh2.创建并虚拟环境conda
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-
