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。 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,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。 在...
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。 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,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。 在...
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...
ChatGLM3是由清华大学KEG实验室和智谱AI公司共同训练发布的基于Transformer的预训练语言模型。该模型在对话流畅性和部署门槛方面表现出色,尤其适合用于构建本地知识库问答系统。ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的一个开源模型,其较低的显存要求(int4精度下仅需13GB)使得它更容易在普通硬件上运行。 二、搭建步骤 环境准备...
git clone git@github.com:kebijuelun/weblangchain_chatglm.gitcdweblangchain_chatglm 然后参考下述流程分别对 ChatGLM3 和 WebLangChain 进行配置。 ChatGLM3 环境配置与运行方式 基于conda 进行环境隔离:conda create -n chatglm python==3.10; conda activate chatglm(注意ChatGLM3和WebLangChain环境隔离很重...
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_registry.py中注册新的工具来增强模型能力。 可以直接调用LangChain自带的工具(比如,ArXiv),也可以调用自定义的工具。Lang...
在langchain-ChatGLM项目中,需要修改项目的配置文件以指定新引入的ChatGLM3-6b-128k模型。具体配置如下: 打开项目中的配置文件,通常位于项目根目录下的config.py或config.json文件中。 在配置文件中找到模型相关的配置项,例如model_path或model_name等。 将配置项的值修改为ChatGLM3-6b-128k模型的路径或名称。确保...
以ChatGLM3为例,我们可以通过Langchain构建一个Agent,用于执行arxiv论文查询、天气查询、数值计算等任务。在这个过程中,我们首先需要定义并导入所需的工具,如arxiv查询工具、天气查询工具等。然后,通过编写提示词和定义Agent动作,引导ChatGLM3理解和执行特定任务。例如...
二、基于LangChain+ChatGLM3实现本地知识库问答 2.1 大模型的发展历程 2.1.1 ChatGPT 2022年1月30日,0penAl发布了ChatGPT。这是一个基于大语言模型(LLM)的对话机器人(Chat Bot),它的定位是一个AI助手,可以回答通识性和专业领域的各种问题(包括编码相关问题),支持中英文在内的多语言,且支持多轮对话。
WebLangChain_ChatGLM系统是一个基于网络检索信息的检索增强生成系统。它通过整合LangChain,成功将大型语言模型与最受欢迎的外部知识库之一——互联网紧密结合。鉴于中文社区中大型语言模型的蓬勃发展,WebLangChain_ChatGLM系统特别集成了针对中文交互场景进行了优化的开源大语言模型ChatGLM3,以进一步拓展系统的适用性和性能...