ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,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运行硬件需求 下面介绍一下如何从零开始在本地运行ChatGLM ...
使用多样性参数：一些AI模型允许你设置一个多样性参数，这可以影响生成内容的多样性。通过增加多样性参数，你可以使生成的内容更加多样化，从而减少重复。后处理：在生成内容后，可以使用一些后处理步骤来检测和删除重复的内容。例如，你可以使用一些文本相似度度量来检测重复的内容，然后删除它们。如何将上下文导入给模型？
如何使用ChatGLM-6B API实现智能问答?,于2023年6月3日上线。西瓜视频为您提供高清视频,画面清晰、播放流畅,看丰富、高质量视频就上西瓜视频。
ChatGLM-6B的代码依照Apache-2.0协议开源,ChatGLM-6B模型权重的使用遵循Model License。您应自觉遵守第三方模型的用户协议、使用规范和相关法律法规,并就使用第三方模型的合法性、合规性自行承担相关责任。 ChatGLM-6B模型权重对学术研究完全开放,免费商用请需填写商业授权申请。本文所示的模型下载仅作为演示,阿里云不对...
根据我在Langchain-Chatchat仓库中找到的相关问题,你可以通过以下步骤使用ChatGLM-6B P-Tuning v2微调后的模型: 在fastchat\model\model_adapter.py中添加以下代码: def load_ptuning_model(self, model_path: str,ptuning_checkpoint :str, from_pretrained_kwargs: dict): revision = from_pretrained_kwargs...
如何使用这两个模型进行对话生成? 使用ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B进行对话生成的方法有以下几种: 使用HuggingFace的pipeline:通过调用HuggingFace的pipeline接口,加载ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型,输入对话文本,即可得到对话回复。 使用HuggingFace的model和tokenizer:通过调用HuggingFace的model和tokenizer接口, ...
此外,使用云服务器可以避免购买和维护昂贵的硬件设备,降低了基础设施的成本。 如何进行云服务器部署开源ChatGLM-6B呢?下面是一些基本步骤: 选择可靠的云服务提供商,如亚马逊AWS、微软Azure或谷歌Cloud等。这些提供商提供了丰富的云服务器产品,并且有良好的技术支持和文档资源。 在云服务提供商的平台上创建一个虚拟机...
1 使用accelerate 上下文管理器 引入accelerate处理大模型的第一个工具是上下文管理器init_empty_weights()...
ChatGLM2-6B是由智谱AI及清华KEG实验室于2023年6月发布的中英双语对话开源大模型。通过本实验,可以学习如何配置AIGC开发环境,如何部署ChatGLM2-6B大模型。 实验中使用云资源 GPU云服务器 云服务器 ECS 实验后收获 ChatGLM2-6B大语言模型部署 云上GPU使用 ...
一、环境准备 确保你的计算机上安装了Python环境。如未安装，可通过清华镜像源下载并安装Anaconda。利用Anaconda创建两个Python解释器，分别为Python 3.9与Python 3.10。推荐使用PyCharm的解释器管理界面进行创建，操作简便。具体步骤如下：在PyCharm中点击加号添加新解释器。选择Conda环境，激活现有环境或创建新...