LangChain是一个开源应用程序框架,旨在简化大语言模型(LLM)应用的开发。它通过为各种LLM应用实现通用接口,连接外部数据源,并允许用户与LLM进行交互,从而降低了开发难度。ChatGLM2-6B则是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于GLM架构,具有62亿参数。相比初代模型,ChatGLM2-6B在性能、上下文长度、推理效率等...
将langchain-ChatGLM目录下的configs2中LLM 名称:LLM_MODEL = "chatglm-6b"中的chatglm-6b改为chatglm2-6b,即可运行,其他运行或修正方法同langchain-ChatGLM。 以上就是我在配置并使用LangChain-ChatGLM-6B中得到的报告,希望可以帮到大家。欢迎发私信与我共同讨论更多该领域的知识!
之前教过大家利用基于 ChatGLM-6B 搭建个人专属知识库实现个人专属知识库，非常简单易上手。最近，智谱 AI 研发团队又推出了 ChatGLM 系列的新模型 ChatGLM2-6B，是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，性能更强悍。树先生之所以现在才更新 ChatGLM2-6B 知识库教程，是想等模型本身再多迭代几个版本，...
ChatGLM2-6B 使用了GLM的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能取得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。 更长的上下文:基于FlashAttention...
git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git 安装依赖 cd langchain-ChatGLM pip install -r requirements.txt 下载模型 # 安装 git lfs git lfs install # 下载 LLM 模型 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b $PWD/chatglm2-6b # 下载 Embedding 模型 git clone...
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 安装项目所需依赖 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 cd ChatGLM2-6B # 官方推荐 transformers 库版本推荐为4.30.2,torch 推荐使用2.0及以上的版本,以获得最佳的推理性能 ...
更长的上下文:基于FlashAttention技术,将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练,允许更多轮次的对话。 更高效的推理:基于Multi-Query Attention技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升...
我们为此提供了一 套完备的解决方案：Langchain+本地化部署大语言模型 ChatGLM2-6B。我们将 Langchain中知识库挂载相关架构、模块进行了介绍，发现搭配 Langchain 后大模型的回答质量具有 明显提升，利用 ReAct 架构可以较好地充分发挥大模型的各方面性能。 随后我们针对部分开源大语言模型的各项指标进行对比，发现 GPT...
ChatGLM2-6B则是一种基于Transformer架构的语言模型,它具有强大的自然语言理解和生成能力。通过与LangChain的结合,我们可以利用ChatGLM2-6B从海量知识中快速获取与问题相关的信息,提高知识获取的效率和准确性。接下来,我们将分步骤介绍如何结合使用LangChain和ChatGLM2-6B搭建个人专属知识库。第一步:创建个人知识库在...
简介:LangChain是一个语言模型工具,ChatGLM2-6B是一个强大的对话模型。通过结合两者,我们可以轻松地搭建个人专属知识库,并利用自然语言交互来获取所需信息。 满血版DeepSeek,从部署到应用,全栈都支持 快速部署、超低价格、极速蒸馏、应用开发、即时调用 立即体验 在本文中,我们将介绍如何利用LangChain和ChatGLM2-6B...