一、ChatGLM-6B与LangChain简介 ChatGLM-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。 LangChain:是一个灵活的、可组合的NLP和机器学习工具库,旨在通过模块化的方式,将各种NLP工具和模型(如ChatGPT...
1. glm环境准备 2. ChatGLM-6B + LangChain 2.1 继承langchain.llms.base.LLM新建GLM类 2.2 实例化llm对象&加载模型 2.3 配合langchain输出 2.4 输出 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...
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了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。相比...
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...
LangChain和ChatGLM-6B是两种流行的文本处理工具,各有其独特的优势。LangChain是一个用于自然语言处理的框架,而ChatGLM-6B是一种基于Transformer的大型语言模型。尽管它们的功能强大,但也有其局限性。例如,ChatGLM-6B在处理长文本时可能会遇到性能问题,而LangChain可能无法处理大规模的文本数据。因此,将两者结合使用...
ChatGLM-6B依赖Pytorch,所以安装cuda版本所对应的PyTorch 在langchain-chatglm的conda环境下执行: conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia 链接如下: 清华源地址: 操作步骤: 1)修改用户目录下的.condarc文件
LangChain-ChatGLM2-6B的配置方法 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...
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性:1. 更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM ...
我们 选用其中表现较好的 ChatGLM2-6B 进行部署，以 Langchain 的框架将我们收集到的部分研 报进行向量化并挂载。最终在多个实际投研场景下进行测试，发现模型的回答相较于之前 的原模型有了大幅提升，能够在多篇文档中找到问题所在段落并进行整合、输出。因此， 将 Langchain 与 ChatGLM 结合后的模型是低成本提升...
我没有超过8G显存的显卡,只能使用int4量化的glm2-6b模型。实测,可以对话和加载知识库,但是新建知识库之后上传文本会黑屏重启,我不确定是不是我何处...