开源大模型语言LLaMaLLaMa模型GitHub地址添加LLaMa模型配置启用LLaMa模型LangChain+ChatGLM大模型应用落地实践（一）LLaMa模型GitHub地址gitlfsclonehttps://huggingface.co/huggyllama/llama-7b添加LLaMa模型配置在Langchain-ChatGLM/configs/model_config.py中llm_model_dict添加"llama-7b":{"name":"llama-7b","pretrained_model_name":"/home/user/data/your_path/llama
这个星期，数据挖掘顶会ACMKDD2023在美国长滩开幕，在五天的主会议期间，大会专门给大模型准备了一整天。来自OpenAI、Meta、智谱AI、GoogleDeepMind、Microsoft、Intel等大语言模型领域走在前沿的公司及研究学者进行了精彩的思想碰撞。这也是为数不多的一次，是中国的大语言模型专家与国际巨头们同台竞技，深度交流。此次大模型开放日的Keynote演讲嘉宾包括：微软首席科学家&技术院士JaimeTeevan，OpenAIChatGPT团队成员JasonWei，智谱AICEO张鹏，谷歌DeepMind首席科学家/研究主管DennyZhou，以及MetaFAIR研究工程师
本文目的本文仅仅是测试一下ptuning技术方案，使用少量数据测试下微调流程环境系统：CentOS-7CPU:14C28T显卡：TeslaP4024G驱动:515CUDA:11.7cuDNN:8.9.2.26模型文件https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b下载模型相关文件到自己目录我的是/models/chatglm2-6b[root@ai-serverchatglm2-6b]#pwd/models/chatglm2-6b[root@ai-serverchatglm2-6b]#ll-htotal12G-rw-r--r--.1rootroot678Jul2
langchain使用chroma进行持久化时的一些问题根据官方文档–langchain使用Chroma官方文档第一步在工程中进行pipinstallchromadb并粘上官网提供的相应代码后代码报错这边搜索报错error:MicrosoftVisualC++14.0orgreaterisrequired.Getitwith“MicrosoftC++BuildTools”:https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/需要安装MicrosoftC++生成工具-VisualStudioMicrosoftC++生成工具页面直接点
作者| MikeYoung译者|李睿审校|重楼在这个指南中，将对Twitter的推荐算法进行逆向工程，以更好地理解代码库，并提供见解，以制作更好的内容。想象一下，如果非编程人员能够借助工具编写一个能够理解、协助甚至生成代码的软件该有多好，就像经验丰富的开发人员所做的那样。这对LangChain来说是可能实现的。利用VectorStores、ConversationalRetrieverChain和LLM等高级模型，LangChain可以让非编程人员在代码理解和生成方面达到更高的水平。在这一指南中，将对Twitter的推荐算法进行逆向工程，以更好地理解代码库，并提供见解，以制作更好的内容。在这里
LangChainAgent执行过程解析什么是LangChainAgent例子工作原理什么是LangChainAgent简单来说，用户像LangChain输入的内容未知。此时可以有一套工具集合(也可以自定义工具)，将这套自定义工具托管给LLM,让其自己决定使用工具中的某一个(如果存在的话)例子首先，这里自定义了两个简单的工具fromlangchain.toolsimportBaseTool#天气查询工具，无论查询什么都返回SunnyclassWeatherTool(BaseTool):name="Weather"description="usefulforWhenyouwanttoknowab
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ChatGLM2-6B介绍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好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B在MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在
LangChain是一个基于大语言模型（如ChatGPT）用于构建端到端语言模型应用的Python框架。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，以便在不同的应用程序中使用。今天我们来学习DeepLearning.AI的在线课程:LangChainforLLMApplicationDevelopment的第五门课：Evaluation(评估)，所谓评估是指检验LLM回答的问题是否正确的方法，在上一篇博客Q&AoverDocuments中我们解释了如何通过langcha
清华开源中英双语对话模型ChatGLM2-6B本地安装笔记首先，直接上资源，网盘中是ChatGLM2-6B源码及模型文件：链接：https://pan.baidu.com/s/1DciporsVT-eSiVIAeU-YmQ提取码：cssa官方的Readme已经很详尽了，再写点安装博客有点画蛇添足。本着记录自己的工作内容的初衷，还是写一写吧，毕竟输出才是最好的学习。本文记录了本地安装ChatGLM2-6B的过程，本地是用了一张RTX407012G的显卡，对于这个模型有点勉强，但是在实际运行中发现Win11系统给了共享GPU存储，这让我这个12G的显卡也运行了13G的模型，目前看是能正常运行，没有
