背景：目前，大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上，效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。一、chatglm2-6b介绍github：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6Bchatglm2-6b相比于chatglm有几方面的提升：1.性能提升：相比初代模型，升级了ChatGLM2-6B的基座模型，同时在各项数据集评测上取得了不错的成绩；2.更长的上下文：我们将基座模型的上下文长度（ContextLe
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ImportError:cannotimportname‘SQLDatabaseChain’from'langchain’解决方案，希望能对学习langchain的同学们有所帮助。1.问题描述 今天在使用langchain的SQLDa
文章目录什么是langchainlangchain的宗旨和特色数据感知（Bedata-aware）主动性（Beagentic）lagnchain的组成特征组件链（chains）案例添加for循环什么是langchain 随着aigc的火热，各大厂商开始提供他们自己的api服务，诸如openai、google、等，还有的直接开源出自己的模型，放到Huggingface提供使用，而LangChain就是一个基于语言模型开发应用程序的框架，它可以很方便的去调用不同公司的api，以及huggingface的资源，为人们提供统一的开发标准，降低开发难度。langchain的宗旨和特色 在以上的描述中
1ChatGLM2-6B介绍ChatGLM是清华技术成果转化的公司智谱AI研发的支持中英双语的对话机器人。ChatGLM基于GLM130B千亿基础模型训练，它具备多领域知识、代码能力、常识推理及运用能力；支持与用户通过自然语言对话进行交互，处理多种自然语言任务。比如：对话聊天、智能问答、创作文章、创作剧本、事件抽取、生成代码等等ChatGLM2-6B升级亮点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，又增加许多新特性：（1）更强大的性能基于ChatGLM初代模型的开发经验，全面升级了ChatGLM2-6B的基座模型。ChatGLM2-6B使
文章目录代码调用演示效果实例一、问题二、场景说明三、error说明四、解决解决一解决二ChatGLM-6B是一个由清华大学和智谱AI联合研发的开源对话语言模型。它是一个支持中英双语问答的对话系统，并在中文方面进行了特别的优化。该模型基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。借助模型量化技术，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ChatGLM相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6
分类目录：《自然语言处理从入门到应用》总目录索引（Indexes）是指为了使LLM与文档更好地进行交互而对其进行结构化的方式。在链中，索引最常用于“检索”步骤中，该步骤指的是根据用户的查询返回最相关的文档：索引不仅可用于检索，还可用于其他目的检索可以使用除索引之外的其他逻辑来查找相关文档因此，我们有一个称为Retriever的接口概念，这是大多数链所使用的接口。当我们谈论索引和检索时，通常是指索引和检索非结构化数据（如文本文档）。对于与结构化数据（例如SQL表等）或API的交互，请参阅相应的用例部分以获取相关功能的链接。LangChain主要关注于构建索引，目标是使用它们作为检索器。为了更好地
分类目录：《自然语言处理从入门到应用》总目录合并语言模型和我们自己的文本数据是区分它们的一种强大方式，这样做的第一步是将数据加载到“文档”中，文档加载器的作用就是使这个过程变得简单。LangChain提供了三种文档加载器：转换加载器公共数据集或服务加载器专有数据集或服务加载器转换加载器这些转换加载器将数据从特定格式转换为文档格式，例如有用于CSV和SQL的转换器。大多数情况下，这些加载器从文件中输入数据，有时也可以从URL中输入数据。许多这些转换器的主要驱动程序是Unstructured模块。该包可以将许多类型的文件（文本、PowerPoint、图像、HTML、PDF等）转换为文本数据。文档加
文章目录一.文件加载与分割二.文本向量化与存储1.文本向量化(embedding)2.存储到向量数据库三.问句向量化四.相似文档检索五.prompt构建六.答案生成LangChain+ChatGLM项目(https://github.com/chatchat-space/langchain-ChatGLM)实现原理如下图所示(与基于文档的问答大同小异，过程包括：1加载文档->2读取文档->3/4文档分割->5/6文本向量化->8/9问句向量化->10在文档向量中匹配出与问句向量最相似的topk个->11/12/13匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中->14/15提交给LLM生
开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用TextGen:ImplementationofTextGenerationmodels1.介绍TextGen实现了多种文本生成模型，包括：LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用。1.1最新更新[2023/06/15]v1.0.0版本:新增ChatGLM/LLaMA/Bloom模型的多轮对话微调训练，并发布医疗问诊LoRA模型shibing624/ziya-llama-
推荐：使用NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次编辑的3D应用场景什么是LLMS？大型语言模型（LLM）是指能够生成与人类语言非常相似的文本并以自然方式理解提示的机器学习模型。这些模型使用包括书籍、文章、网站和其他来源在内的广泛数据集进行训练。通过分析数据中的统计模式，LLM可以预测应遵循给定输入的最可能的单词或短语。通过利用大型语言模型（LLM），我们可以整合特定领域的数据来有效地解决查询。当处理模型在初始训练期间无法访问的信息（例如公司的内部文档或知识库）时，这变得特别有利。用于此目的的体系结构称为检索增强生成，或者不太常见的生成问答。什么是语言链LangChain是一个令人印象深刻且免费提
