前言在人工智能领域，大型预训练模型（LargePre-trainedModels,LPMs）已经成为推动自然语言处理（NLP）技术发展的重要力量。这些模型在海量数据上进行预训练，能够捕捉到丰富的语言模式和知识，进而在各种下游任务上展现出卓越的性能。今天，给大家分享的这份手册以PyTorch2.0为基础

综合设计——多源异构数据采集与融合应用综合实践这个项目属于哪个课程2024数据采集与融合技术实践组名、项目简介组名：味谱魔方、项目需求：设计出一个交互友好的多源异构数据的采集与融合的小应用、项目目标：本系统旨在实现用户将食品加入购物车，生成对应的食谱核心功

综合设计——多源异构数据采集与融合应用综合实践这个项目属于哪个课程2024数据采集与融合技术实践组名数据"融合炖"异构"大杂绘"队项目简介项目名称：智能食谱推荐项目logo：项目介绍：智能购物菜谱助手是一款结合AI技术的智能化应用，旨在为用户提供从食材购买到菜

前言随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业和机构开始认识到知识库的重要性。知识库不仅能够集中管理大量的信息和数据，还能通过智能检索和推理功能，为用户提供准确、高效的知识服务。LangChain与ChatGLM作为当前领先的AI技术，为部署本地私有化知识库提供了强大的支

前言随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业和机构开始认识到知识库的重要性。知识库不仅能够集中管理大量的信息和数据，还能通过智能检索和推理功能，为用户提供准确、高效的知识服务。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！LangChain与ChatGLM作为当前领先的AI

 声明：非广告，为用户体验文章目录一、引言二、ChatGLM-6B模型简介ChatGLM-6B的特点三、DAMODEL平台部署ChatGLM-6B1.实例创建2.模型准备3.模型启动四、通过WebAPI实现本地使用1.启动服务2.开放端口3.使用PostMan测试功能4.本地代码使用功能五、总

https://www.bilibili.com/video/BV1XR4y1j7Lo?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=2a065d0754c6c2db7ab56846a1452e9f刷动态规划题目的大致流程：1、设计状态2、写出状态转移方程3、设定初始状态4、执行状态转移5、返回最终的解映射

引言ChatGLM-6B是由清华大学开源的双语对话大模型，该模型有62亿参数，但在经过量化后模型体积大幅下降，因此不同于其他需要部署到服务器上的大模型，该模型可以部署到本地电脑，那么接下来我们来看看如何部署该模型。首先是下载源码：双语对话大模型随后下载对应的权重文件，这里我们使用的是Hu

引言健康和健身已经成为现代人生活的重要组成部分。基于ChatGLM智谱大模型的AI健身教练是一款利用人工智能技术，特别是自然语言处理（NLP）和机器学习技术，来辅助用户进行健身训练和健康管理的工具。本文将详细介绍基于ChatGLM智谱大模型的AI健身教练的设计理念、技术实现，以及在

ChatGLM大模型ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和

GLM4与ChatGLM-6B在多个方面存在区别，以下是对两者差异的详细分析：一、模型规模与参数GLM4：GLM4系列模型，如GLM-4-9B，具有更大的模型规模。以GLM-4-9B为例，其参数量达到90亿，这相比一些较小的模型提供了更强的处理能力和更高的性能。ChatGLM-6B：ChatGLM-6B的参数量相对较少，为62亿。

微调chatGLM3-6b-base时涉及的一些重要参数的详细解释batch_size:批量大小，默认为4，每个GPU的训练批量大小。增加该值可以提高训练速度，但可能需要更多的显存。lora_r:LoraR维度，默认为64，指定Lora训练中用于调节的R维度大小。该参数影响Lora模块的复杂度和模型的表现。

项目：https://github.com/jiangnanboy/movie_llm_agent本项目利用chatglm6b实现一个中文版的简单电影问答功能，目的是探索llmagent与图数据库neo4j进行交互的能力，主要根据用户的意图与neo4j进行交互。Toolsagent使用几个tools与neo4j进行交互：Person_Tool:根据人物(演员)

最近国内的大模型可谓是遍地开花，你瞧瞧：这么火，我也想搞一个试试，于是就有了这篇文章！对，你没看错，就是白嫖。毕竟人家清华都开源了，哈哈哈hoho~~先把开源地址贴一下，老铁们可以自行去瞧一瞧：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6Bhttps://huggingface.co/THUDM/chatglm-6bCha

ChatGLM:AFamilyofLargeLanguageModelsfromGLM-130BtoGLM-4AllTools(2024.7.16)Code:https://github.com/THUDMandhttps://huggingface.co/THUDM以下是模型架构的主要改进点：无偏置（NoBiasExceptQKV）：为了提高训练速度，除了Query、Key、Value（QKV）的偏置外，模型中去

ChatGLM-6B介绍ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答

训练脚本PRE_SEQ_LEN=64LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_train\--train_filetrainVX.json\--validation_filedevVX.json\--prompt_columncontent\--response_columnsummary\--overwrite_cache\--mo

在数字化时代，智能知识问答系统成为了提升企业效率和数据安全性的关键工具。本文将介绍如何基于Langchain和ChatGLM构建一个本地化、支持中文的智能知识问答系统。该系统不仅能够实现完全本地化推理，而且对开源模型友好，可满足企业对数据隐私和私域化部署的需求。项目概览本项目利

✨1:AIMathNotesAIMathNotes是一个交互式绘图应用，可绘制并计算数学方程。AIMathNotes受到Apple在WWDC2024上的“MathNotes”演启发，开发的一个互动式绘图应用程序，用户可以在画布上绘制数学方程。一旦方程被绘制完成，应用程序将使用多模态LLM（LargeLanguageM

（笔记本电脑：intel处理器i9-13900HX、64G内存、NVIDIARTX4080（12G）、操作系统windows11家庭版）一、下载anaconda31.清华镜像源下载anaconda3。下载地址：Indexof/anaconda/archive/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirror在网页上找到Anaconda3-2024.02-1-

〔探索AI的无限可能，微信关注“AIGCmagic”公众号，让AIGC科技点亮生活〕本文作者：AIGCmagic社区  刘一手前言AI多模态大模型发展至今，每年都有非常优秀的工作产出，按照当前模型设计思路，多模态大模型的架构主要包括以下几个部分：模态编码器(ModalityEncoder,ME)：负责将不同

AttributeError:‘ChatGLMModel‘objecthasnoattribute‘prefix_encoder‘：全面解析问题概述当您使用ChatGLM模型或相关库时遇到AttributeError:‘ChatGLMModel‘objecthasnoattribute‘prefix_encoder‘错误时，这意味着ChatGLMModel类中不存在prefix_encod

前言最近在看一本书《在线》，将所有数据都需要在线，才有生命力，那么我们的知识库也是。我们现在就可以用先进的大预言模型搭建属于自己的在线AI知识库，他就是ChatGLM智谱清言智能体。它可以将自己的知识库与ChatGLM结合，成为某一方面的专业知识问答系统。当然，市面上有很多类似

正在将samples/llm/大模型技术栈-算法与原理.md添加到向量库，共包含30条文档Batches:0%||0/1[00:00<?,?it/s]2024-05-1010:21:36,963-embeddings_api.py[li