下载昇腾官方代码:git clonehttps://gitee.com/HUAWEI-ASCEND/ascend-devkit 将ChatYuan-large对话机器人项目的ModelConvert目录单独复制出来: 进入该目录,安装相关依赖: 抱歉,网络环境不好,超时了。 安装时加入清华源,重试: 查看剩余空间: 感觉有点不够用了。 虚拟机关机,扩容: 虚拟机开机,安装gparted: sudoapt-ge...
一、Huggingface API: # 加载模型fromtransformersimportT5Tokenizer,T5ForConditionalGenerationtokenizer=T5Tokenizer.from_pretrained("ClueAI/ChatYuan-large-v1")model=T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("ClueAI/ChatYuan-large-v1")# 使用模型进行预测推理方法:importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer# 修...
ChatYuan-large-v2作为LangChain本地化方案的核心组件,其强大的语言处理能力和优化功能为创新提供了有力的支持。 除了以上功能外,ChatYuan-large-v2还在指令微调、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。例如,在指令微调方面,ChatYuan-large-v2可以根据不同的任务需求进行微调,从而更好地适应各种场景。在人类反馈...
ChatYuan-large-v2是一个支持中英双语的功能型对话语言大模型(Paddle版本)。v2使用了和 v1版本相同的技术方案,在指令微调、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。 - 飞桨AI Studio
为了实现这一目标,我们选择使用 ChatYuan-large-v2 作为 LLM 大语言模型。一、LangChain 本地化方案的优势 高效性:LangChain 本地化方案采用先进的自然语言处理技术,能够快速、准确地完成翻译任务,提高工作效率。 准确性:基于大规模语料库的训练,ChatYuan-large-v2 能够准确理解原文含义,并生成流畅自然的译文,确保...
### 摘要 ChatYuan是一款先进的语言模型,支持中英文对话。最新版本ChatYuan-large-v2带来了显著的技术升级,包括优化的微调数据集、基于人类反馈的强化学习方法以及改进的思维链能力。本文旨在通过一系列实用的代码示例,帮助用户深入了解并充分利用ChatYuan的新特性。 ### 关键词 ChatYuan, 语言模型, 技术升级, 代码示...
ChatYuan-large-v1模型是一种基于Transformer架构的深度学习模型,主要用于问答、对话生成和各种生成任务,如创意写作和代码生成等。该模型由Clue AI开发,结合了PromptCLUE-large的预训练技术,并在数亿条功能对话数据上进行了进一步的训练。 首先,从技术特点来看,ChatYuan-large-v1模型基于T5架构,这是一种高效的自然...
ChatYuan-large-v1模型 Armor 10枚 CC0 自然语言处理 0 1 2023-01-18 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 ChatYuan-large-v1.zip ChatYuan-large-v1.zip (1407.35M) 下载 File Name Size Update Time config.json 807 2023-01-18 15:12:30 model_state.pdparams 3395859601 2023-01-18 16:09...
https://huggingface.co/ClueAI/ChatYuan-large-v2/ https://modelscope.cn/studios/ClueAI/ChatYuan-large-v2 文本由模型生成的结果, 请谨慎辨别和参考, 不代表任何人观点 请在法律允许的范围内使用,详见LICENSE PromptCLUE-large在1000亿token中文语料上预训练,累计学习1.5万亿中文token,并且在数百种任务上进行Pr...
导出CHatYuan-Large-V2模型 导出encoder部分模型 python export_encoder.py --version=v2 复制 导出第一次自回归的decoder与lm_head部分模型 python export_decoder_first.py --version=v2 复制 导出第2-N次自回归的decoder与lm_head部分模型 python export_decoder_iter.py --version=v2 复制 注:如果需要导出V1...