•更完整的功能支持:全新设计的Prompt格式。原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和Agent任务等复杂场景。 •更全面的开源序列:ChatGLM3-6B,基础模型ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型ChatGLM3-6B-32K开源,亦允许免费商业使用。 3.1 全新Prompt格式 之前的ChatGLM2模型中依旧使用了自然语言...
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。 xh 5枚 BML Codelab 2.5.0 Python3 初级自然语言处理 2023-08-30 12:48:02 版本内容 Fork记录 评论(0) 运行一下 v1 2023-08-30 12:48:37 请选择预览文件 一、文心一言prompt生...
一、文心一言prompt生成器 1.思路 2.数据集 3.对标产品 4.部署效果 二、环境设置 1.PaddlePaddle环境 2.PaddleNLP环境 三、数据集转换 1.数据查看 2.读取数据 3.切分train/dev 4.按格式要求另存数据集 四、训练配置 1.修改配置 2.开始训练 3.动态图推理 五、gradio部署 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构...
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，通常在2048个token左右。因此，...
prompt-tuning是一种更近期的精调预训练语言模型的方法,重点是调整输入提示(input prompt)而非修改模型参数。这意味着预训练模型保持不变,只有输入提示被修改以适应下游的任务。通过设计和优化一组提示,可以使预训练模型执行特定任务。 prompt-tuning和传统的fine-tuning的主要区别在于预训练模型被修改的程度。fine-tunin...
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 = VECTOR_SEARCH_TOP_K chunk_size: int = CHUNK_SIZE chunk_conent: bool = True ...
# 通过命令行进行测试 curl-XPOST"http://xxx.xxx.xxx.xxx:8099"\-H'Content-Type: application/json'\-d'{"prompt": "猪为什么能够上树吃苹果", "history": []}' OpenAI接口适配 实现了OpenAI格式的流式API部署。即如果您之前调用的是ChatGPT的接口,可以实现缝切换chatglm2-6b。具体实现方式如下: ...
ChatGLM3相比ChatGLM2,使用了全新的prompt设计,并且可以原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和 Agent 任务等复杂场景。 3.1 全新的prompt设计 Previous work:自然语言prompt格式,但不好进行多轮训练,并且无法进行原生工具...
Prompt:提示词管理、优化和序列化。 Memory:内存是指在链/代理调用之间持续存在的状态。 Indexes:当语言模型与特定于应用程序的数据相结合时,会变得更加强大-此模块包含用于加载、查询和更新外部数据的接口和集成。 Chain:链是结构化的调用序列(对LLM或其他实用程序)。
默认部署在本地的 8000 端口,通过 POST 方法进行调用。 ada curl -X POST"http://127.0.0.1:8000"\-H'Content-Type: application/json' \-d '{"prompt":"你好","history": []}' 总结 附录 参考:https://juejin.cn/post/7250348861238870053 __EOF__...