清华技术成果转化的公司智谱AI开源了GLM系列模型ChatGLM-6B，这是一个支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，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-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。ChatGLM-6B是智谱AI在开源社区贡献的重要成果之一，也是清华大学在自然语言处
1、前言默认读者已成功部署chatGLM-6B,如果没有部署完毕，请参阅下列文章（同为笔者所写）https://blog.csdn.net/Asunazhang/article/details/130094252?spm=1001.2014.3001.55022、软件依赖打开cmd切换至虚拟环境，调用下列代码安装依赖。pipinstallrouge_chinesenltkjiebadatasets3、使用方法3.1下载数据集从https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd1
大家好，我是微学AI，今天教你们本地CPU环境部署清华大ChatGLM-6B模型，利用量化模型，每个人都能跑动大模型。ChatGLM-6B是一款出色的中英双语对话模型，拥有超过62亿个参数，可高效地处理日常对话场景。与GLM-130B模型相比，ChatGLM-6B在对话场景处理能力方面表现更加卓越。此外，在使用体验方面，ChatGLM-6B采用了模型量化技术和本地部署技术，为用户提供更加便利和灵活的使用方式。值得一提的是，该模型还能够在单张消费级显卡上顺畅运行，速度较快，是一款非常实用的对话模型。ChatGLM-6B是清华开发的中文对话大模型的小参数量版本，目前已经开源了，可以单卡部署在个人电
1.背景大家好啊，我是小卷。最近ChatGPT不仅发布了GPT-4，而且解除封印可以联网了。不得不赞叹AI更新迭代的速度真快，都跟不上节奏了。但是大家也注意到了吧，随着ChatGPT的每次更新，OpenAI对其开放使用的限制也越来越大。之前国内网随便访问GPT3，现在动不动就封号所以，今天就来教大家部署国内清华大学开源的ChatGLM-6B。简单介绍下，ChatGLM是对话语言模型，对中文问答和对话进行了优化。当前训练模型有62亿参数，后续还会推出1300亿参数的大模型，期待国内的ChatGLM能越做越强大。ChatGLM的开源地址：THUDM/ChatGLM-6B废话不多说了，直接上效果，以
深度学习：GLM（GeneralLanguageModel）论文阅读笔记IntroductionGLMPretrainingFrameworkAutoregressiveBlankInfillingMulti-TaskPretrainingModelArchitecture2DPositionalEncodingExperimentConclusionIntroduction现在有很多Pretrainmodel的架构，如Bert、GPT、T5等，但是当时没有一种模型能在NLU、有条件文本生成、无条件文本生成都有很好的表现。一般预训练模型架构分为三种：自回归（GPT系列）、自编码（Bert系列）
arobotisthinking目录文心一言:人工智能未来会取代程序员吗？
langchain初体验最近的AI发展令人又兴奋又焦虑啊啊啊啊啊啊啊啊啊🎀🎢👓🎒🏈早上看medium发来的邮件看到这样一篇文章，感觉很有意思CreateyourDocumentChatBotwithGPT-3andLangchainmedium的免费额度比较头疼，可以尝试把文章名字放到Google里面搜一下，然后看别的在这篇文章了解到了langchain然后去了它的官方文档，看到它可以比较容易地实现对话历史记忆AddingMemoryToanLLMChain还在huggingface上面看到一个有趣的项目GPT+WolframAlpha+Whisper我用下面那个huggingface上面的项
langchain学习5文章目录langchain学习5langchain-chatNewPromptTemplates原文地址：examples/04-langchain-chat.ipynbatmaster·pinecone-io/examples(github.com)langchain-chat设置apikeyfromgetpassimportgetpass#enteryourapikeyOPENAI_API_KEY=getpass("OpenAIAPIkey:")初始化ChatOpenAI对象。我们将temperature=0设置为最小化随机性并使输出repeatable.froml
如果您还没有看过我之前写的两篇博客，请先看一下，这样有助于对本文的理解：LangChain与大型语言模型(LLMs)应用基础教程:Prompt模板LangChain与大型语言模型(LLMs)应用基础教程:信息抽取LangChain是大型语言模型(LLM)的应用框架,LangChain可以直接与OpenAI的text-davinci-003、gpt-3.5-turbo模型以及HuggingFace的各种开源语言模如Google的flan-t5等模型集成。通过使用LangChain可以开发出更为强大和高效的LLM的各种应用。在ChatGPT中角色定义在和让大型语言模型(LLM)如ChatGPT等对
最近，来自LMSYSOrg（UC伯克利主导）的研究人员又搞了个大新闻——大语言模型版排位赛！顾名思义，「LLM排位赛」就是让一群大语言模型随机进行battle，并根据它们的Elo得分进行排名。然后，我们就能一眼看出，某个聊天机器人到底是「嘴强王者」还是「最强王者」。划重点：团队还计划把国内和国外的这些「闭源」模型都搞进来，是骡子是马溜溜就知道了！（GPT-3.5现在就已经在匿名竞技场里了）匿名聊天机器人竞技场长下面这样：很明显，模型B回答正确，拿下这局；而模型A连题都没读懂……项目地址：https://arena.lmsys.org/在当前的排行榜中，130亿参数的Vicuna以1169分稳居
