在本博客中，你将学习创建一个LangChain应用程序，以使用ChatGPTAPI和Huggingface语言模型与多个PDF文件聊天。如上所示，我们在最最左边摄入PDF文件，并它们连成一起，并分为不同的chunks。我们可以通过使用huggingface来对chunks进行处理并形成embeddings。我们把embeddings写入到Elasticsearch向量数据库中，并保存。在搜索的时候，我们通过LangChain来进行向量化，并使用Elasticsearch进行向量搜索。在最后，我们通过大模型的使用，针对提出的问题来进行提问。我们最终的界面如下：如上所示，它可以针对我们的问题进行回
此情可待成追忆，只是当时已惘然。我们人类会有很多或美好或痛苦的回忆，有的回忆会渐渐模糊，有的回忆午夜梦醒，会浮上心头。然而现在的大语言模型都是没有记忆的，都是无状态的，大语言模型自身不会记住和你对话之间的历史消息。根本用不着“时时勤拂拭”，天然就是“本来无一物”。每一次的请求交互、api调用都是独立的，完全没有关联。那些聊天机器人看起来有记忆，是因为借助代码的帮助，提供历史消息作为和LLM对话的上下文。嗯，就跟我们大脑不太够用了，要拿小本本或者打开Obsidian/Notion/语雀……来查找一样。（你去拜访某些单位，还可以看到前台拿着一本已经翻到包浆的小本子来查电话。）所以，现在的大语言模型
本文分享自华为云社区《基于MindSpore的ChatGLM微调》，作者：JeffDing。基于MindSpore的ChatGLM微调克隆HuggingFace模型克隆chatglm-6b代码仓，下载分布式的模型文件gitlfsinstallgitclonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b准备环境安装Transformerpipinstalltransformers执行python脚本，合并模型权重。fromtransformersimportAutoModelimporttorchasptpt_ckpt_path="./models/chatgl
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
1，项目地址https://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git这个项目和llama.cpp项目类似，使用C++去运行模型的。项目使用了ggml这个核心模块，去运行的。可以支持在cpu上面跑模型。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：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
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
❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）👈（封面图由文心一格生成）LangChain：快速构建自然语言处理应用程序的工具LangChain是一个用于构建端到端语言模型应用的Python框架。它提供了一系列模块，这些模块可以组合在一起，用于创建复杂的应用程序，也可以单独用于简单的应用程序。在本篇博客中，我们将重点介绍以下几个方面：安装和环境设置构建语言模型应用PromptTemplates：管理LLMs的提示Chains：组合LLMs和PromptT
第六章，处理输入-链式PromptChainingPrompts在本章中，我们将学习如何通过将复杂任务拆分为一系列简单的子任务来链接多个Prompt。您可能会想，为什么要将任务拆分为多个Prompt，而不是像我们在上一个视频中学习的那样，使用思维链推理一次性完成呢？我们已经证明了语言模型非常擅长遵循复杂的指令，特别是像GPT-4这样的高级模型。那么让我们用两个比喻来解释为什么我们要这样做，来比较思维链推理和链式Prompt。将任务拆分为多个Prompt的第一个比喻是一次性烹饪复杂菜肴与分阶段烹饪的区别。使用一个长而复杂的Prompt可能就像一次性烹饪复杂的菜肴，您必须同时管理多个成分、烹饪技巧
一、ChatYuan-large-v2模型ChatYuan-large-v2是一个开源的支持中英双语的功能型对话语言大模型，与其他LLM不同的是模型十分轻量化，并且在轻量化的同时效果相对还不错，仅仅通过0.7B参数量就可以实现10B模型的基础效果，正是其如此的轻量级，使其可以在普通显卡、CPU、甚至手机上进行推理，而且INT4量化后的最低只需400M。v2版本相对于以前的v1版本，是使用了相同的技术方案，但在指令微调、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化，主要优化点如下所示：增强了基础能力。原有上下文问答、创意性写作能力明显提升。新增了拒答能力。对于一些危险、有害的问题，学会了拒答处理。新
背景目前由于ChatGPT横空出世，互联网如雨后春笋冒出了非常多的类ChatGPT的大型语言模型。但是对于这些语言模型，我们应该如何将它应用到我们实际的生产中需要一个更加成熟的解决方案。介绍本文旨在通过介绍ChatGLM的使用来讲述如何将一个开源的语言模型应用于智能问答，知识库问答的场景中，通过一系列实操例子来理解整个应用思路。前期准备一个开源语言模型，这里推荐ChatGLM-6B，开源的、支持中英双语的对话语言模型，并且要求的显存内存非常低，可以在个人PC中轻松部署。python3.8+milvus，向量索引库pytorch以及运行ChatGLM-6B所需要的CUDA和NVIDIA驱动…基于
