ChatGLM-6B项目

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简介：
ChatGLM-6B项目是由清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算小组研发的大规模预训练模型，适用于对话和多种自然语言任务。内容概要：这是一个关于chatglm-6b项目的源代码，可以轻松在自己的电脑上部署大模型。用户只需输入问题并点击提交按钮即可获取所需答案。技术方案： - 后端使用Python开发； - 前端采用HTML构建； - 使用Nginx进行前端部署。适合人群：无任何基础的新手、具备一定编程经验的人士，包括学生和工作1至3年的研发人员以及从事语音识别开发的工程师或科研工作者等。能学到什么：用户可以快速在本地环境中体验大模型的功能与效果。阅读建议：如对源代码有任何疑问，请直接联系作者。

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ChatGLM-6B项目

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ChatGLM-6B项目是由清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算小组研发的大规模预训练模型，适用于对话和多种自然语言任务。内容概要：这是一个关于chatglm-6b项目的源代码，可以轻松在自己的电脑上部署大模型。用户只需输入问题并点击提交按钮即可获取所需答案。技术方案： - 后端使用Python开发； - 前端采用HTML构建； - 使用Nginx进行前端部署。适合人群：无任何基础的新手、具备一定编程经验的人士，包括学生和工作1至3年的研发人员以及从事语音识别开发的工程师或科研工作者等。能学到什么：用户可以快速在本地环境中体验大模型的功能与效果。阅读建议：如对源代码有任何疑问，请直接联系作者。

ChatGLM-6B在工程项目中的应用提示

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简介：本文探讨了大型语言模型ChatGLM-6B在工程项目管理与技术咨询中的应用潜力，提出有效的提示工程策略以优化其性能。 ChatGLM-6B提示工程项目是一个基于Python的项目，在自然语言处理（NLP）领域有着广泛应用，尤其是在对话系统和大规模预训练模型的应用方面。它可能指的是一个具有60亿参数的大规模预训练语言模型，类似于GPT系列或BERT等变体。在当前的人工智能领域中，这样的大模型在生成对话、理解和回应用户输入等方面表现出色。项目的核心可能是训练或微调这样一个大型的语言模型，使其适应特定的对话场景，例如客户服务聊天、智能助手或者在线教育平台。在此过程中，开发者可能会使用Python深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），这些工具提供了构建和训练神经网络模型所需的资源。 `ChatGLM-6B-Engineering_main.zip`是项目的主代码库或资源包，可能包含以下内容： 1. 数据集：用于训练及验证的大量文本数据，包括对话记录、文章等。 2. 预处理脚本：将原始文本转换为模型可接受的数据格式，例如分词和去除停用词的操作。 3. 模型定义：描述ChatGLM-6B架构的设计细节，如层结构及激活函数的使用情况。 4. 训练脚本：包含训练逻辑的信息，包括选择优化器、学习率调度以及损失函数等设置信息。 5. 评估和测试代码：用于衡量模型性能的表现指标（例如BLEU分数或ROUGE值）的相关代码。 6. 推理接口：将经过训练的模型应用到实际对话场景中的接口设计，接收用户输入并生成响应文本。 7. 配置文件：存储超参数及其他设置信息，方便调整实验条件和优化性能表现。 8. 日志与可视化工具记录了训练过程的重要数据（如损失曲线或准确率），可能使用TensorBoard等软件进行展示。 9. 依赖库清单：列出项目所需的Python包及其版本号。为了实现这个项目，开发者需要掌握Python编程技巧、理解深度学习的基本原理，并熟悉NLP领域内常用的库（例如Hugging Face的Transformers和NLTK）。此外，他们还需要具备管理GPU资源以及进行分布式训练的技术知识，因为大规模模型通常需要大量计算资源支持。在开发过程中，可能涉及以下步骤： 1. 数据准备：收集并清洗数据以适应模型训练需求。 2. 模型架构设计：根据任务要求选择或创建合适的网络结构。 3. 训练阶段：通过反向传播优化参数值，并进行多次迭代和超参数调整来提高性能表现。 4. 评估环节：利用验证集检查模型效果，防止过拟合现象发生。 5. 微调过程：针对特定应用场景对模型进行进一步的微调以提升对话质量和上下文连贯性。 6. 部署与集成：将训练完成后的模型整合到实际应用中（如Web服务或移动应用程序）。 ChatGLM-6B提示工程项目是一个涵盖数据处理、深度学习模型构建及评估等多个环节的综合性Python NLP项目，对于提高对话系统的智能化水平和用户体验具有重要意义。通过参与此类项目，开发者可以深入理解大规模语言模型的工作机制，并在自然语言处理领域积累宝贵的实践经验。

基于ChatGLM-6B和LoRA的微调方案

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本研究提出了一种基于ChatGLM-6B模型结合LoRA技术的高效微调方法，旨在减少计算资源需求的同时保持模型性能。 ChatGLM-6B + LoRA的Fintune方案是一种深度学习模型微调技术，用于在金融领域的对话生成任务上优化预训练模型。这个方案结合了两个关键组件：ChatGLM-6B，一个大规模的语言模型，以及LoRA（低秩适应），一种高效的模型更新方法。 **ChatGLM-6B** ChatGLM-6B是阿里云开发的一款超大规模语言模型，拥有60亿参数，旨在生成自然、流畅的人机对话。通过在大量无标注文本数据上进行预训练，该模型学会了丰富的语言结构和语义知识。它能够理解上下文、处理复杂对话，并支持多种场景如客户服务与智能助手等。在金融领域中，ChatGLM-6B可以用于处理复杂的查询请求、提供投资建议或解释各类金融产品。 **LoRA（低秩适应）** LoRA是阿里云提出的一种针对大型预训练模型的微调策略。传统的全参数调整方法既耗时又计算密集。而LoRA通过引入低秩矩阵分解，将权重更新分为共享全局权重和特定任务偏置两部分，显著降低了微调过程中的资源消耗，并保持了较高的性能。 **Fintune方案实施** 基于ChatGLM-6B + LoRA的Fintune方案包括以下步骤： 1. **数据准备**：收集金融领域相关的对话数据集。 2. **模型加载**：加载预训练的ChatGLM-6B模型作为微调的基础。 3. **LoRA初始化**：根据任务需求设置超参数，如低秩矩阵大小等。 4. **微调训练**：使用特定领域的对话数据进行迭代训练，并应用LoRA更新机制以减少计算负担。 5. **性能评估**：在验证集上测试模型的自然度、准确性及针对性等指标。 6. **部署应用**：将优化后的模型应用于实际金融对话系统，提供高质量交互体验。该方案所需文件可能包含详细步骤和注意事项说明文档以及微调所需的代码、配置文件和预训练权重。开发者可通过运行这些资源实现ChatGLM-6B在特定任务上的定制化优化。

基于ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B和ChatGLM3-6B的下游任务微调研究（包括Freeze和LoRA）

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本研究探讨了在ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B及ChatGLM3-6B模型上进行下游任务微调的效果，特别关注全量冻结与LoRA技术的应用。基于ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、ChatGLM3-6B模型进行下游任务的微调工作，涵盖了Freeze、Lora、P-tuning以及全参微调等方法的应用。

基于ChatGLM-6B的中文医疗咨询模型.zip

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该压缩包包含了一个基于ChatGLM-6B架构优化和训练的中文医疗咨询AI模型，专为提供准确、专业的医疗建议而设计。基于大语言模型的调优，实现了一个中文医学问诊系统。该系统包含整理的数据集以及预训练模型，并提供了问答示例。

基于LoRA和P-Tuning v2的ChatGLM-6B高效参数微调Python代码.zip

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本资源提供了一种利用LoRA和P-Tuning v2技术对ChatGLM-6B模型进行高效参数微调的方法，附带详细的Python实现代码。基于LoRA和 P-Tuning v2 的ChatGLM-6B高效参数微调python源码.zip ChatGLM-6B 是一个由清华大学开源的、支持中英双语对话的语言模型，它采用了 General Language Model (GLM) 架构，并拥有 62 亿个参数。通过大约1T标识符的中英文训练数据以及监督微调、反馈自助和人类偏好强化学习等技术的支持，ChatGLM-6B 已经能够生成符合人类偏好的回答。本项目实现了对 ChatGLM-6B 模型基于 LoRA 和 P-Tuning v2 的参数高效微调。具体要求如下： transformers==4.28.1 datasets==2.10.1 cpm_kernels torch==1.13.0+cu116 peft==0.3.0.dev0 gradio==3.27.0

基于ChatGLM-6B的大语言模型在中文问诊中的应用（人工智能）

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本研究探讨了基于ChatGLM-6B的大规模预训练语言模型在处理中文医疗咨询场景的应用潜力，旨在提升在线问诊服务的质量和效率。对于Lora模型的使用要求显存大于等于13G（未量化版本）。安装所需库命令如下： ``` pip install deep_training cpm_kernels icetk transformers>=4.26.1 torch >= 1.12.0 (icetk依赖cpu版torch, 建议先安装icetk后安装gpu版torch) ``` Lora的finetune代码可以从相关项目中获取。对于fp16模型，可以直接使用Doctor_GLMchat_lora.ipynb文件，由于官方更新了ChatGLM的权重，老版权重被放置在old_pretrain_model目录下供下载和解压。针对量化的模型我们已经打包好以方便使用，但目前效果不尽如人意：INT4需要大约6G显存，INT8则需大约8G显存，在Doctor_GLMchat_lora_quant.ipynb文件中可以找到相关操作。

基于LangChain和ChatGLM-6B结合本地知识库构建的RAG智能问答系统——含源代码及操作指南——高质量实践项目

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本项目介绍了一种利用LangChain与ChatGLM-6B模型，结合本地知识库开发的检索增强生成(RAG)智能问答系统，并提供详细的源代码和操作指南。基于LangChain+ChatGLM-6B+本地知识库搭建的RAG智能问答系统项目实战，附源码及流程教程。

在Windows环境下部署和运行清华大学的ChatGLM-6B语言模型（详述）.docx

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本文档详细介绍了在Windows操作系统中部署与运行清华大学研发的ChatGLM-6B大型预训练语言模型的具体步骤和技术细节，旨在为用户提供一个全面的操作指南。 ChatGLM-6B 是清华大学实现的一个开源的、支持中英双语及图像理解的对话语言模型。本段落档详细介绍了如何在Windows系统下使用现有资源部署并运行ChatGLM-6B模型。

支持的模型包括ChatGLM-6B、LLaMA、Bloom-7B和baichuan-7B，支持的功能有LoRA和QLoRA。

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这段文本介绍了一个先进的AI模型支持平台，涵盖了多种大规模语言模型如ChatGLM-6B、LLaMA、Bloom-7B及baichuan-7B，并提供了LoRA与QLoRA等高级功能的支持。中文大模型微调（LLM-SFT）使用数学指令数据集MWP-Instruct，支持的模型包括ChatGLM-6B、LLaMA、Bloom-7B和Baichuan-7B，同时支持LoRA、QLoRA、DeepSpeed、UI以及TensorboardX。