启动环境后,打开终端,用git 克隆https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git项目,若遇到github连接超时,可以选择gitcode站点,或者离线下载并上传到项目中。 cd /home/aistudio/work/ git clonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git# 如果遇见github因为网络问题导致失败,可选择gitcode站点进行下载 # git clon...
在实际应用中,可以将ChatGLM-6B与千帆大模型开发与服务平台相结合,利用该平台提供的丰富工具和资源来优化ChatGLM-6B的性能。例如,可以使用千帆大模型开发与服务平台提供的模型训练功能来加速ChatGLM-6B的微调过程;同时,也可以利用该平台提供的模型部署功能来将微调后的ChatGLM-6B快速部署到生产环境中。 实践案例 假设...
1、下载ChatGLM-6B代码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 进入到ChatGLM-6B中,执行相应的安装命令 pip install gradio # 用于启动图形化界面 pip install -r requrement.txt 2、下载模型代码(ChatGLM-6B的模型代码在huggingface上托管:https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b) 下载模型代...
ChatGLM-6Bgithub.com/THUDM/ChatGLM-6B 模型3月14日开源后,Github Star增速惊人,连续12天位列全球大模型下载榜第一名。 在这里插入图片描述 基于GLM (General Language Model) 架构,有62亿参数,无量化下占用显存13G,INT量化下支持单张消费级显卡(如2080Ti)上进行推理INT8量化是一种将深度学习模型中的权重...
今天树先生教大家无需微调就能实现垂直领域的专业问答，利用 ChatGLM-6B + langchain 实现个人专属知识库，非常简单易上手。技术原理 项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为...
通过这样一个丰富多样的数据集，ChatGLM-6B模型可以学习到更加全面和深入的语言知识，并且可以更好地适应不同风格和主题的对话场景。除此之外，ChatGLM-6B模型还使用了一种基于知识蒸馏（KD）和注意力蒸馏（AD）相结合的模型压缩技术，将GLM-130B模型的参数规模和计算复杂度大幅降低，同时保持了较高的性能水平。具体...
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B模型3月14日开源后,Github Star增速惊人,连续12天位列全球大模型下载榜第一名。 基于GLM (General Language Model) 架构,有62亿参数,无量化下占用显存13G,INT量化下支持单张消费级显卡(如2080Ti)上进行推理INT8量化是一种将深度学习模型中的权重和激活值从16位浮点数(FP16...
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B模型3月14日开源后,Github Star增速惊人,连续12天位列全球大模型下载榜第一名。 基于GLM (General Language Model) 架构,有62亿参数,无量化下占用显存13G,INT量化下支持单张消费级显卡(如2080Ti)上进行推理INT8量化是一种将深度学习模型中的权重和激活值从16位浮点数(FP16...
人类意图对齐训练： 使用了监督微调（Supervised Fine-Tuning）、反馈自助（Feedback Bootstrap）、人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback） 等方式，使模型初具理解人类指令意图的能力。输出格式为 markdown，方便展示。因此，ChatGLM-6B 具备了一定条件下较好的对话与问答能力。当然，ChatGLM-6B ...
1. 本报告将从头到尾手把手教大家如何翻译ChatGLM6B模型。 2. GLM模型是一个语言模型,其预训练过程与GPT有所不同。 3. GLM模型包括GLM、GLM 130B和GLM 6B等不同规模的模型,需要不同算力来实现高效微调或全量微调。 4. Finetune过程中,介绍了Mixed Precision和ZeRO优化器等基础知识,以及P tuning和Lora等高效...