1.加载微调之后的模型 2.自定义agent 3.自定义分词器 4.自定义的关键词调整Embedding模型 总结 Background 临近寒假末尾,我使用了将近一个假期的langchain-chatchat仓库,准备分享给大家。这个仓库很好,基于 Langchain 与 ChatGLM 等大语言模型的本地知识库问答应用实现,agent功能,可以说是把langchain与LLM完美的融合...
这些修改将使Langchain-Chatchat能够加载并使用P-Tuning v2微调后的模型。你可以参考这个已关闭的问题:V0.2.4以上版本如何加载ptunig-v2的微调模型?。 然而,我必须指出,目前Langchain-Chatchat并不直接支持GLM3的P-Tuning v2微调,因为它不在peft结构中。一旦ChatGLM3团队重写了微调代码,使用新代码训练的模型将可以...
仅仅一个P-Tuning v2仓库代码涉及的知识点非常之多,首要就是把Transformer和BERT标准网络结构非常熟悉,还有对各种任务及其数据集要熟悉,对BERT变体网络结构要熟悉,对于PyTorch和Transformer库的深度学习模型训练、验证和测试流程要熟悉,对于Prompt系列微调方法要熟悉。总之,对于各种魔改Transformer和BERT要了如指掌。 参考文献...
最近一段时间HuggingFace网站打不开了,下载模型时得用国内的ModelScope平台下,下载的指令也就变成了如下两个,根据自己想用的版本来选,当然每个版本也都有自己的量化版,根据魔搭社区的名字改包名即可,有的版本可能会缺少transformers库的配置文件,在用官方的code运行时得补上HuggingFace上独有的文件,但有的版本不是,直...
问题描述 /怎么加载ChatGLM-6B微调出来的模型 你好,我现在通过ChatGLM-6B的chatglm-6b模型在加上自己的数据微调出了一个adgen-chatglm-6b-pt-45,我现在想吧这个也使用到[Langchain-Chatchat上来,请问我需要这么修改 👀 1 LGghost added the bug label Apr 26, 2024 dosubot bot commented Apr 26, 2024 ...
我们通过 QLoRA 微调将 Llama-3-8B-Instruct 的上下文长度从 8K 扩展到 80K。 整个训练过程非常高效,在一台8xA800 (80G) GPU 机器上仅需要8个小时。 该模型在NIHS、主题检索和长上下文语言理解等广泛的评估任务中表现出卓越的性能; 同时,它在短上下文中也很好地保留了其原有的能力。 如此强大的长文本能力主要...
LLM-Embedder向量模型是根据LLM的反馈进行微调的。 它可以支持大型语言模型的检索增强需求,包括知识检索、记忆检索、示例检索和工具检索。 它在6个任务上进行了微调:问题回答,对话搜索,长对话, 长文本建模、上下文学习和工具学习。 更多细节请参考 ./FlagEmbedding/llm_embedder/README.md...
BGE Embedding是一个通用向量模型。 我们使用retromae 对模型进行预训练,再用对比学习在大规模成对数据上训练模型。 你可以按照我们的示例 在本地数据上微调嵌入模型。 我们还提供了一个预训练示例。 请注意,预训练的目标是重构文本,预训练后的模型无法直接用于相似度计算,需要进行微调之后才可以用于相似度计算。 更...
BGE Embedding是一个通用向量模型。 我们使用retromae对模型进行预训练,再用对比学习在大规模成对数据上训练模型。 你可以按照我们的示例在本地数据上微调嵌入模型。 我们还提供了一个预训练示例。 请注意,预训练的目标是重构文本,预训练后的模型无法直接用于相似度计算,需要进行微调之后才可以用于相似度计算。