文心一言 Prompt 生成器,基于chatglm2-6b,使用开源prompt提示词数据集进行lora训练,实现根据给定角色自动生成prompt提示词。 - 飞桨AI Studio
prompt = PromptTemplate( input_variables=["Brand", "Product"], template="What would be the name of {Brand} that sells {Product}?", ) from langchain.chains import LLMChain # 调用 Langchain 自带的基础链: LLM(), 生成链 chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) # run 链并生成基于问答...
Langchain - ChatGLM-6Bgithub.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM/tree/master 在知名的 langchain-ChatGLM 项目中,作者实现了一个可以基于本地知识库检索结果生成 Prompt Template 的Agent - LocalDocQA, 源码如下: class LocalDocQA: llm: BaseAnswer = None embeddings: object = None top_k: int =...
在使用Prompt时,应遵循以下原则: 明确性:确保Prompt的意图和目标清晰明确,避免产生歧义或误解。 简洁性:尽量使用简洁的语言表达Prompt的意图,以提高用户的输入效率。 灵活性:根据实际需求和场景,灵活调整Prompt的内容和形式,以满足不同用户的需求。综上所述,LangChain知识库、Lora微调ChatGLM2-6B模型以及Prompt的使用原...
项目原理: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 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中 -> 提交给LLM生成回答。 硬件需求:1、ChatGLM-6B 模型硬件需求
chatglm2-6b prompt使用原则 使用ChatGPTLM2.6B模型的prompt时，以下是一些使用原则和建议： 1.提供明确的上下文：在与模型进行对话时，提供一个清晰、具体的上下文，以帮助模型理解你的问题或请求。例如，可以提供一两个句子的背景信息，或者直接引用之前的对话片段。 2.尽量简短而具体：模型对输入长度有限制，...
基本主观感受为,普通的prompt,一般ChatGPT和文心一言能用的ChatGLM也可以用,效果也差不很多。当然ChatGLM2-6B只有6G的参数量,有些地方表现差强人意,也是正常现象。 大模型可以充当我们学习和工作的助手,可以通过prompt角色扮演,让它帮我们完成很多工作,比如: 充当英语翻译和改进者我希望你能担任英语翻译、拼写校对和...
PRE_SEQ_LEN=32CHECKPOINT=adgen-chatglm2-6b-pt-32-2e-2STEP=3000NUM_GPUS=1torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \ --do_predict \ --validation_file dev.json \ --test_file dev.json \ --overwrite_cache \ --prompt_column content \ ...
程序会启动一个Web服务器,并在浏览器中自动打开ChatGLM2-6B的对话界面。在对话界面中,可以与ChatGLM2-6B模型进行交互,进行对话。 五、产品关联:千帆大模型开发与服务平台 在完成ChatGLM2-6B模型的本地化安装部署后,可以借助百度智能云的千帆大模型开发与服务平台,进一步开发和优化模型。千帆大模型开发与服务平台...
prompt ="假设你是一位Python高手,请用Python Pandas 模块实现一个Excel文件批量合并脚本"getGLM(prompt, history) A4000 回复复杂点的问题(回复字数1.5k左右),耗时 20-40s 左右。 ChatGLM2-6B 也有 web demo,大家也可以运行测试,具体的使用方法如下文。