一、大模型生态有哪些语言类大模型:GPT-3、GPT-3.5、GPT-4系列模型。并且，OpenAl在训练GPT-3的同时训练了参数不同、复杂度各不相同的A、B、C、D四项大模型(基座模型)，用于不同场景的应用;前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！其中，A、B、C、D模型的全称分别是ada、b

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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

to2024/04/22部署环境OS:Windows10,WSL2(Ubuntu20.04)CPU:Intel(R)Core(TM)i5-12490FGPU:GeForceRTX4070Ti部署过程部署主要参考$[2]$，其中也遇到了一定的问题，记录如下：模型下载模型需要使用GitLFS工具进行下载，由于之前在Windows环境下已经下载过模型文件

1、关于433MHZ、315MHZ的相关的模块发送与接收是单独的调制芯片。这块某宝上有很多，芯片也有很多，一般是8脚的芯片。发射芯片的话，有一个脚是天线接口，一个脚是编码芯片的序列输出的高低电平。发送芯片把这些高低电平调制后，发射出去。接收芯片把信号接收到之后，它把结果（高低电平）输

    智谱AI开放平台提供一系列具有不同功能和定价的大模型，包括通用大模型、超拟人大模型、图像大模型、向量大模型等，并且支持使用您的私有数据对模型进行微调。其中ChatGLM系列模型在国内也享有盛名，现在AppFlow支持了ChatGLM系列模型的接入，可以轻松实现GLM接入钉钉聊天中。

 一、模型&环境介绍#1.ChatGLM#github地址：https://github.com/THUDM模型地址：https://huggingface.co/THUDM2.m3e#模型地址：https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base/3.text2vec#模型地址：https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese/4.Lang

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/参考了多个医疗大模型，如扁鹊、灵心等，重新思考了下微调的方案以及数据集的格式；基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架，审视其数据集格式，以及调试效果，进行微调。最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开

一、简介Langchain-ChatGLM 相信大家都不陌生，近几周计划出一个源码解读，先解锁langchain的一些基础用法。文档问答过程大概分为以下5部分，在Langchain中都有体现。上传解析文档文档向量化、存储文档召回query向量化文档问答今天主要讲langchain在上传解析文档时是怎么实