前言LLMs是最近点燃了NLP的一把火。GPT3.5、GPT4的快速迭代，模型的优异表现在模型层面让大家隐约看到了理想中人工智能应有的样子；OpenAI的ChatGPT、微软的NewBing和OfficeCopilot也让我们看到了LLMs落地成产品的无限可能性。因此，国内各大企业也争相构建中文LLMs（比如，百度的文心一言），以及思考LLMs与现有产品融合升级后到底能碰撞出什么样的火花。模型（LLMs）产品（应用）GPT3.5ChatGPTChatGPT是一款构建在GPT3.5模型能力上的产品应用（见上表）：比如，GPT3.5模型本身是不支持多轮对话的，ChatGPT其实是在GPT3.5之上
自3月14日发布以来，ChatGLM-6B深受广大开发者喜爱，截至6月24日，来自Huggingface上的下载量已经超过300w。为了更进一步促进大模型开源社区的发展，我们再次升级ChatGLM-6B，发布ChatGLM2-6B。在主要评估LLM模型中文能力的C-Eval榜单中，截至6月25日 ChatGLM2模型以71.1的分数位居Rank0，ChatGLM2-6B模型以51.7的分数位居Rank6，是榜单上排名最高的开源模型。*CEval榜单，ChatGLM2暂时位居Rank0，ChatGLM2-6B位居Rank6性能升级ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGL
机器配置重点关注指标：CPU、内存、GPU、GPU驱动 类型OSCPU内存GPU机器配置ubuntu_20_04_x6416核125GNVIDIAA10080G #查看显卡安装状态nvidia-smi 安装必要的软件gitsudoapt-getupdatesudoapt-getinstallgitgit-lfs(大文件管理)sudoapt-getinstallgit-lfspython3.10.7(如果已经安装了python其他版本，不用再安装此版本)下载解压源码wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.10.7/Python-3.10.7.tgztar–
最近因为工作关系，接触到ChatGLM-6B，自己部署做了一些测试。参考了网上很多优秀的资料，在此基础上，补充一些自己实践中发现的细节。部署内容部分绝大部分来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/627168140微调部分借鉴：https://zhuanlan.zhihu.com/p/625468667细节问题参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624918286感谢作者分享，置顶推荐！！一些知识扫盲（本人作为一个小白在学习过程中感觉需要了解的基础知识大部分文章上来就说怎么干，没说为什么，有些碎片化，不成体系，大家见谅）：预训练模型的特点：使
Cursor太强了，从零开始写ChatGLM大模型的微调代码初次体验对话实录问：怎么使用lora对大模型进行微调问：怎么用lora对chatglm模型进行微调问：chatglm是清华开源的大语言模型问：LoRA的全称是Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels问：如何使用LoRA对ChatGLM-6B进行微调？问：上面微调用到的训练数据有没有示例？问：以后都用中文回复我问：上面代码中的data_loader要怎么写？问：把前面的代码合并一下写到编辑器中问：把你刚才回答的代码合并，写到编辑器中问：input_ids,attention_mask,labels要
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目录前言CEval榜单ChatGLM2-6B模型性能升级评测结果推理性能示例对比
目录一、安装依赖二、使用示例 一、安装依赖pipinstallyoutube-transcript-api二、使用示例 importosfromlangchain.document_loadersimportYoutubeLoaderfromlangchain.embeddings.openaiimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain.vectorstoresimportChromafromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain.chainsimportCh
文章目录一、传统nlp做信息抽取二、什么是零样本和少样本1.零样本和少样本的概念：2.零样本和少样本的应用场景：3.零样本和少样本在大模型时代的优势和意义：4.相比传统NLP，零样本和少样本学习具有以下优势：三、大模型时代信息抽取console函数1.提示词设计2.微调逻辑3.数据样本`分类语料一`：告诉模型属于哪个模式层`微调语料二`：告诉模型，一些示例，让它输出什么样的数据在定义一下你想要的属性4.微调代码5.优势参考文献一、传统nlp做信息抽取文本预处理：包括去除HTML标签、分段、分句、分词、词性标注、命名实体识别等。句法分析：对句子进行结构分析，确定语法成分和关系。可以采用依存句法或
大家好，我是学生大使Jambo。在上一个系列中，我们介绍了关于AzureOpenAIAPI的使用。如果你有跟着教程使用过，那么你应该能感觉到仅仅是调用API是非常简单的，繁琐的是如何将API与你的应用结合起来。接下来，我将会介绍一个名为LangChain的库，它可以帮助你更方便地将AzureOpenAI结合到你的应用中。我也会将这个做成一个系列，最终目标是实现一个可以根据资料库回答问题的聊天机器人。为什么要用LangChain许多开发者希望将像GPT这样的大语言模型整合到他们的应用中。而这些应用不仅仅是简单地将用户的输入传递给GPT，然后将GPT的输出返回给用户。这些应用可能需要根据特定的资料
