这使得LLM能够根据最新的数据和信息提供更准确、更有用的回答。为了测试ChatGLM3-6B在RAG能力上的表现,我们可以进行以下对比测试: 准确度测试:对比ChatGLM3-6B在不同数据集上的准确率,以评估其在回答问题时的可靠性。 速度测试:测量ChatGLM3-6B在不同设备上的运行速度,以评估其在处理请求时的效率。 知识库测试:...
1.实体提取 实体和关系提取当然也可以使用NER,但是有大模型,为什么不用呢,而且它后面还可以做格式,所以在RAG应用中,我们喜欢用大模型来提取实体。而且,这种提取方式对于短句子特别有效——对的,就是对于用户的提问内容的实体提取。 Prompt: 请帮我分析一下这段话”我需要看2021年3月至7月(含)的浙江分公司的自研...
ChatGLM3-6B模型分析 ChatGLM3是清华、智谱2023年开源的一款大模型。ChatGLM3-6B模型代码,目前还在研读中,尚未全部读完。 图1为ChatGLM3-6B模型简图,其结构基于Transformer Encoder架构的Encoder,大体上与BERT架构类似。ChatGLM3实现模型架构时,已预置支持P-tuning v2微调结构,图7中的PrefixEncoder,负责将若干Prefix ...
1.ChatGLM3简介 ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样...
LangChain 通过提供检索问答链对象来实现对于 RAG 全流程的封装。即我们可以调用一个 LangChain 提供的 `RetrievalQA` 对象,通过初始化时填入已构建的数据库和自定义 LLM 作为参数,来简便地完成检索增强问答的全流程,LangChain 会自动完成基于用户提问进行检索、获取相关文档、拼接为合适的 Prompt 并交给 LLM 问答的...
全面超越GraphRAG,速度更快,效果更好,落地部署更方便。从原理、本地Qwen2.5-3B模型部署到源码解读,带你全流程解析LightRAG 1221 3 1:02:20 App 【Llama3微调全攻略】B站最全教程!手把手教你微调-量化-部署-应用一条龙! 1703 113 31:12 App 【微调实战】30分钟学会微调大模型,通义千问1.8B大模型微调从0到...
附代码_LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI 强推!B站最全的【大模型微调】实战教程,微调-量化-部署-应用一条龙解读!草履虫都能学会!!! B站强推!35分钟学会微调大模型Qwen-7B,从模型原理-微调-代码实例一条龙解读!草履虫都能学会! B站公认最强的LLAMA3保姆级教程,llama3微调-量化-部署-...
【从零学习大模型】3小时掌握开源大模型本地部署到微调,从硬件指南到ChatGLM3-6B模型部署微调实战|直达技术底层 prompt+RAG&Agent 5798播放 开源模型的私有化部署 千问13B模型的私有化部署 11:07 Gradio可视化界面体验大模型 企业智能化转型的必备技能、AI产品经理的必备技能 04:16 从零学习大模型·之·微调篇,使...
10小时博士精讲如何从0到1搭建AI Agent—RAG、DEBUG、提示工程、GPT、 12 ChatGLM3-6B GPU环境安装部署流程 【Marco-o1:7B】Qwen开源轻量化推理大模型高效入门 | Ollama快速调用 | 本地部署完整流程 | 多维度性能评测 强推!目前B站最全最细的midjourney零基础全套教程,2024最新版,包含所有干货!七天就能从...
说实话,对于ChatGLM2-6B我还是比较失望的,从年初的惊艳,到后面的泯然众人,ChatGLM2-6B在我们RAG应用中已经完全不适用了,连基本的归纳都做不好,我们本来是把离线大模型的希望都寄托给它的。后续在一些应用中,我们使用在线大模型是智谱(ChatGLM所属公司)的Lite版和Pro版,这两个能力上还行。