在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示,ChatGLM3-6B-Base 具有在10B以下的基础模型中最强的性能。ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式,除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和Agent任务等复杂场景。本文主要通过天气查询例子介绍了在tool_reg...
应网友需求,写一篇langchain-chatchat+Qwen-14B-Chat在阿里云上的部署文档,但由于qwen系列在阿里云上报错较多,最后转为部署chatglm3-6b,之所以写100%复现,是根据真实过程编写,但由于官方更新较快,如不能复现,请联系我,我将及时跟新。有关阿里云的安装部署,见我的专栏文章Kevin:完全复现ChatGLM3-6b在阿里云人工智能...
完成模型配置后,需要将ChatGLM3-6b-128k模型集成到langchain-ChatGLM项目中。具体集成步骤如下: 在项目的代码中找到与模型加载相关的部分,通常位于model.py或model_loader.py等文件中。 在模型加载部分添加对ChatGLM3-6b-128k模型的加载逻辑。根据使用的深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等),加载模型的代码可能有所...
一、了解Langchain-Chatchat与chatglm3-6b Langchain-Chatchat是一个基于Transformer架构的自然语言处理模型,擅长处理对话任务,具有优秀的生成能力和理解能力。chatglm3-6b则是一个基于GLM(General Language Model)架构的预训练语言模型,拥有超大规模参数,表现出色的语言处理性能。通过结合这两个模型,我们可以构建出功能强...
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,提取关键信息和实体。然后,使用词嵌入技术将文本转换为向量表示,便于后续的模型训练和应用。 知识表示:将处理后的数据以结构化的方式进行表示。可以使用实体关系图(ER图)或知识图谱等方式进行表示,将实体、关系、属...
应网友需求,写一篇langchain-chatchat+Qwen-14B-Chat在阿里云上的部署文档,但由于qwen系列在阿里云上报错较多,最后转为部署chatglm3-6b,之所以写100%复现,是根据真实过程编写,但由于官方更新较快,如不能复现,请联系我,我将及时跟新。有关阿里云的安装部署,见我的专栏文章Kevin:完全复现ChatGLM3-6b在阿里云人工智能...
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...
根据您的需求,我在Langchain-Chatchat的代码库中找到了一些相关的信息。如果您想在ChatGLM3-6B模型中调用自定义函数,可以通过创建一个继承自BaseTool的自定义工具类来实现。以下是一个示例: fromlangchain.tools.baseimportBaseToolfromlangchain.schema.language_modelimportBaseLanguageModel# 假设我们有一个自定义函数...
ChatGLM2-6B 对比 ChatGLM-6B 先让 ChatGPT 作为考官，出几道题。ChatGLM-6B 回答：ChatGLM2-6B 回答：明显可以看出，ChatGLM2-6B 相比于上一代模型响应速度更快，问题回答精确度更高，且拥有更长的（32K）上下文！基于 P-Tuning 微调 ChatGLM2-6B ChatGLM2-6B 环境已经有了，接下来开始模型微调，这里...
大模型时代来临!ChatGLM-6B+LangChain与训练及模型微调教程来啦,还不学你就落后啦!!!强烈推荐共计9条视频,包括:1.【官方教程】ChatGLM + LangChain 实践培训、2.1.1_LangChain_Intro_v02.zh_gpt_subtitl、3.2.2_LangChain_L1_v02.zh_gpt_subtitled等,UP主更多精彩视