生成连贯的自然语言文本:ChatGLM模型能够高效处理对话任务,通过对历史上下文的理解生成连贯的自然语言文本。 适用于多轮对话场景:ChatGLM模型特别优化了模型在多轮对话中的表现,通过引入更复杂的上下文跟踪和语义关联性建模,确保多轮对话中生成的答案能与对话历史保持一致。 在实际应用中,ChatGLM模型可以广泛应用于智能客服...
总之,ChatGLM的模型架构基于通用语言模型(GLM)架构,通过Embedding层、Transformer编码器和解码器等核心组件的协同工作,实现了对自然语言文本的深入理解和生成。通过采用先进的训练技术和优化方法,ChatGLM在性能和效率方面表现出色,为中英文问答对话等自然语言处理任务提供了强有力的支持。相关文章推荐 文心一言接入指南:通过...
ChatGLM2-6b-int4量化模型的结构 ChatGLMForConditionalGeneration( (transformer): ChatGLMModel( (embedding): Embedding( (word_embeddings): Embedding(65024, 4096) ) (rotary_pos_emb): RotaryEmbedding() (…
三分钟轻松搭建本地大模型! Ollama + Open WebUI本地化部署大模型,知识库+多模态+文生图功能详解,超详细的教程,附安装包和安装文档! 19:12 基于LangChain和Ollama实现RAG,打造自己的专属知识库!免费、零成本、无限制、保护隐私、无需网络~小白入门必看的保姆级教程! 07:52 ChatGLM-6B模型部署与微调教程,...
大型模型以其卓越的性能和广泛的应用前景,成为了人工智能领域的重要发展方向。ChatGLM模型作为其中的佼佼者,以其强大的上下文感知能力和生成连贯自然语言文本的能力,在对话任务中展现出了出色的表现。通过深入了解ChatGLM模型的架构和工作原理,我们可以更好地利用这一技术来推动人工智能的发展和应用。 同时,我们也应该看到...
ChatGLM2-6B模型是一个基于Transformer的对话生成模型,其推理流程主要包括以下步骤: 输入编码:将输入的文本进行分词、词嵌入等预处理操作,得到模型的输入数据。 位置编码:为了在Transformer模型中保留单词的顺序信息,需要对输入数据进行位置编码。 模型前向传播:将输入数据传入模型,经过多轮自回归生成最终的输出结果。 输...
ChatGLM-6B模型部署与微调教程,大模型训练流程及原理+微调容易踩的坑全详解!从模型架构到实际应用,(Function Call、Code Interpr, 视频播放量 966、弹幕量 92、点赞数 18、投硬币枚数 13、收藏人数 61、转发人数 4, 视频作者 大模型入门教程, 作者简介 带你玩转大模型,