而ChatGLM,特别是ChatGLM3-6B,是由清华大学与智谱AI共同研发的开源中文对话大模型,具备强大的语言理解和生成能力,能够处理各种中文自然语言任务,包括但不限于文本生成、文本分类、问答系统等。 二、实战步骤 1. 环境准备 在构建本地知识库之前,需要确保具备足够的计算资源,包括高性能CPU、GPU和足够的内存。同时,...
对ChatGLM3 进行加速的开源项目:chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本上...
为了更好地说明LangChain在ChatGLM3-6B中的应用,我们将通过案例分析来展示其实际效果。例如,在一个关于科技领域的对话中,用户询问关于某个新技术的细节。通过结合ChatGLM3-6B的文本生成能力和LangChain的对话管理功能,系统可以生成详细且易于理解的回答,同时从知识库中引入相关背景信息,提高对话的深度和广度。 四、结...
环境搭建:安装所需的软件和库,如Python、PyTorch等,并配置好相应的环境。 数据收集:收集相关领域的文档、文章、数据等资源,并进行整理和分类。可以使用爬虫技术从互联网上抓取数据,也可以使用现有的数据集。 数据处理:使用LangChain和ChatGLM3-6B对收集的数据进行处理和分析。首先,将文档内容进行分割和分词处理,提取关...
ChatGLM3 是一个基于Transformer的预训练语言模型,由清华大学KEG实验室和智谱AI公司于2023年共同训练发布。 基本原理: 将大量无标签文本数据进行预训练,然后将其用于各种下游任务,例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。 ChatGLM3-6B 是ChatGLM3系列中的开源模型,保留前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性...
作者当前搭建了GPT平替网站:Hi-GPT - 人工智能,触手可及 目标:原始使用ChatGLM-6B可接受的文字长度有限,打算结合LangChain实现长文本生成摘要.方法:step1:自定义一个GLM继承LangChain中的langchain.llms.bas…
基于Langchain-Chatchat,配合chatglm3-6B模型实现本地ai会话与私有化知识库构建视频忘了说了,要先安装conda,压缩包里查看前几期视频,有miniconda安装包,不了解的私信或加群问我加群获取分享链接:245145502关注私聊也可以哦~, 视频播放量 2813、弹幕量 0、点赞数 48、
自定义函数,我们想要在ChatGLM3-6B模型中调用它defcustom_function(param1,param2):# 这里是自定义函数的实现returnf"处理了参数{param1}和{param2}"# 创建一个继承自BaseTool的自定义工具类classCustomTool(BaseTool):name="custom_tool"description="这是一个自定义工具,用于演示如何在ChatGLM3-6B模型中调用自...
根据我在Langchain-Chatchat仓库中找到的信息,你可以通过以下步骤在Langchain-Chatchat交互中调用到ChatGLM3-6B模型的自定义函数: 首先,你需要在model_config.py文件中包含你的本地API地址,如这个issue中所建议的。 然后,你需要查看server/chat/chat.py文件中的get_ChatOpenAI函数,这个函数可能负责获取语言模型。这个...
ChatGLM3安装 这里将安装使用int4量化版本的ChatGLM3-6B推理程序ChatGLM.cpp项目地址为: https://github.com/li-plus/chatglm.cpp这里有详细的安装流程,安装完成并下载好预训练模型后即可在Python代码通过ChatGLM.cpp推理程序调用预训练模型; ...