ChatGLM2-6B的Embedding层参数是可训练的,且已经过预训练。每个词向量都是一个高维空间的向量,能够表达词片的语义信息。 特征空间映射:Embedding层的输出是一个形状为[序列长度, 嵌入维度]的矩阵,其中序列长度是输入文本经过分词后的词片数量,嵌入维度是词向量的长度(如4096)。 3. Transformer推理 GLMBlock运行:Cha...
1. Embedding,在某种程度上,就是用来降维的,降维的原理就是矩阵乘法一个简单的例子,可以用地图来理解Embedding,现实的地理地形的信息其实远远超过三维,但是地图通过颜色和等高线等来最大化表现现实的地理信息(二维),所以地图就是现实地理的Embedding2. 而向量知识库是保存Embedding向量的地方3. LangChain 可以轻松管理...
trust_remote_code=True) print(model) """ ChatGLMForConditionalGeneration( (transformer): ChatGLMModel( (embedding): Embedding( (word_embeddings): Embedding(65024, 4096) ) (rotary_pos_emb): RotaryEmbedding() (encoder): GLMTransformer( (layers): ModuleList( (0): GLMBlock...
硬件需求:1、ChatGLM-6B 模型硬件需求 2、Embedding 模型硬件需求 本项目中默认选用的 Embedding 模型 GanymedeNil/text2vec-large-chinese 约占用显存 3GB,也可修改为在 CPU 中运行。 软件需求: 本项目已在 Python 3.8.1 - 3.10,CUDA 11.7 环境下完成测试。已在 Windows、ARM 架构的 macOS、Linux 系统中完成...
目前市面上绝大部分知识库都是 LangChain + LLM + embedding 这一套，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 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到 prompt 中 -> 提交给 LLM 生成回答。从...
1.找到langchain-ChatGLM项目文件夹下的configs.py文件2.把里面的embedding_model_dict修改成:#使用本地embeddingembedding_model_dict = {"text2vec": 你解压的text2vec-large-chinese项目目录路径#"D:\\AI\\text2vec",}3.把llm_model_dict修改成:#使用本地GLMllm_model_dict = {"chatglm-6b-int4": ...
(embedding): Embedding( (word_embeddings): Embedding(65024, 4096) ) (rotary_pos_emb): RotaryEmbedding() (encoder): GLMTransformer( (layers): ModuleList( (0-27): 28 x GLMBlock( (input_layernorm): RMSNorm() (self_attention): SelfAttention( ...
modeling_chatglm.py中定义了词嵌入(Word Embedding)、位置嵌入(Positional Embedding)和类型嵌入(Type Embedding)等组件。这些嵌入层共同将输入文本转换为固定维度的向量表示。 多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention) 多头自注意力机制是Transformer结构的核心部分,它通过计算输入序列中不同位置之间的相关性得分,为...
打开configs/model_config.py 文件,找到参数 embedding_model_dict 修改 "text2vec" 的值为:/mnt/workspace/text2vec 找到参数 llm_model_dict 修改 "pretrained_model_name"值为: "/mnt/workspace/chatglm2-6b"。 代码语言:javascript 复制 embedding_model_dict={..."text2vec-base":"shibing624/text2vec...
将该网络分为4块:WorkEmbedding,GlmBlock,GlmBlockCache,LmHead。这里分别介绍这四块是如何导出的。 导出前,先要指定python路径,如下: export PYTHONPATH=/workspace/chatglm2-6b:$PYTHONPATH 需要先加载原始ChatGLM2-6B,如下代码: CHATGLM2_PATH = "/workspace/chatglm2-6b" ...