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ChatGLM3+更强的基础模型：ChatGLM3-6B的底层模型ChatGLM3-6B-Base使用了更丰富的训练数据

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简介：
ChatGLM3-6B-Base是ChatGLM3系列中强大的基础模型，采用更为广泛的数据集进行训练，为生成式的对话提供坚实支持。 ChatGLM3 是由智谱AI 和清华大学 KEG 实验室联合开发的新一代对话预训练模型。其中的开源版本 ChatGLM3-6B 保留了前两代模型的优点，如流畅的对话体验和低部署门槛，并引入了一些新的特性： 1. 更强大的基础模型：ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 使用了多样化的训练数据、充分的训练步数以及合理的训练策略。在语义理解、数学推理、代码编写及知识测试等多个领域的评估中，ChatGLM3-6B-Base 在10亿参数以下的基础模型中表现出最强性能。 2. 更完整的功能支持：ChatGLM3-6B 使用了全新的 Prompt 格式，不仅能够处理正常的多轮对话场景，还原生支持工具调用、代码执行和代理任务等复杂应用场景。 3. 更全面的开源序列：除了 ChatGLM3-6B 对话模型外，还开放了基础模型 ChatGLM3-6B-Base 以及用于长文本对话优化的版本ChatGLM3-6B-32K。所有这些权重对学术研究完全公开可用。

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  • ChatGLM3+更强的基础模型：ChatGLM3-6B的底层模型ChatGLM3-6B-Base使用了更丰富的训练数据
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    ChatGLM3-6B-Base是ChatGLM3系列中强大的基础模型，采用更为广泛的数据集进行训练，为生成式的对话提供坚实支持。 ChatGLM3 是由智谱AI 和清华大学 KEG 实验室联合开发的新一代对话预训练模型。其中的开源版本 ChatGLM3-6B 保留了前两代模型的优点，如流畅的对话体验和低部署门槛，并引入了一些新的特性： 1. 更强大的基础模型：ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 使用了多样化的训练数据、充分的训练步数以及合理的训练策略。在语义理解、数学推理、代码编写及知识测试等多个领域的评估中，ChatGLM3-6B-Base 在10亿参数以下的基础模型中表现出最强性能。 2. 更完整的功能支持：ChatGLM3-6B 使用了全新的 Prompt 格式，不仅能够处理正常的多轮对话场景，还原生支持工具调用、代码执行和代理任务等复杂应用场景。 3. 更全面的开源序列：除了 ChatGLM3-6B 对话模型外，还开放了基础模型 ChatGLM3-6B-Base 以及用于长文本对话优化的版本ChatGLM3-6B-32K。所有这些权重对学术研究完全公开可用。
     
  • ChatGLM3-6B 可运行的数据
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    ChatGLM3-6B是一款参数量为60亿的轻量化语言模型，适用于多种设备和应用场景，可在有限资源环境下高效运行。 在本地部署ChatGLM3-6B的微调及推理过程，并将其部署到gradio_demo上以使用webui进行调试和调用。确保数据能够在Windows系统中顺利运行。
     
  • 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。
     
  • ChatGLM3-6B.zip
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    ChatGLM3-6B是一款参数量为60亿的对话语言模型，基于GLM架构优化，提供高效能的语言理解与生成能力，适用于多种自然语言处理任务。 在当今的信息时代，智能问答系统已经成为人们获取知识、解决问题的重要工具。随着深度学习技术的发展，大规模预训练语言模型在智能问答领域展现出了强大的能力。本段落将详细介绍如何利用chatglm3-6b和bge-large-zh这两个大模型构建一个高效、精准的知识库智能问答系统。 chatglm3-6b是专为中文对话设计的大规模语言模型，它拥有3亿参数，并且经过大规模文本数据的预训练，具备理解上下文、生成自然语言对话的能力。该模型能够理解和生成高质量的中文文本，在进行智能聊天和问答任务时表现出色。它的核心在于能准确地理解用户输入的问题并给出流畅的回答，从而提供良好的用户体验。 另一方面，bge-large-zh是另一个大型基础模型，支持更广泛的任务如文本分类、语义理解等。与chatglm3-6b结合使用可以形成互补优势，提高整个问答系统的性能。它在处理复杂问题和进行深度分析方面可能具有独特的优势。 构建基于这两个模型的智能问答系统通常包括以下几个步骤： 1. **数据准备**：需要构建一个全面的知识库，包含各种领域的问答对。这些数据可以从公开的知识图谱、百科全书以及论坛等获取。 2. **模型微调**：在特定的问答数据集上进行chatglm3-6b和bge-large-zh模型的微调，使它们适应知识库问答场景，并提高对特定领域问题的理解与回答能力。 3. **融合策略**：通过投票、加权平均或更复杂的集成方法将两个模型的输出融合起来。例如，在一个模型不确定时，另一个模型可以提供关键判断来提升最终答案准确性。 4. **交互界面设计**：创建友好用户界面让用户方便地输入问题并查看回复；同时考虑用户的反馈以不断优化系统性能。 5. **在线推理部署**：将模型部署到服务器上实现在线推理服务。可能需要对模型进行量化和剪枝等操作，以便降低延迟提高效率。 6. **持续更新维护**：随着新知识的产生和技术的进步，定期更新知识库和模型是必要的，以确保系统能够跟上最新趋势。 通过以上步骤可以构建基于chatglm3-6b与bge-large-zh的大规模预训练语言智能问答系统。这样的系统不仅能提供丰富的信息还能进行深入对话满足用户多样化需求。未来随着大模型技术的发展我们期待看到更多高效智能的问答系统服务于社会。
     
  • ChatGLM3多轮对话训练资料
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    ChatGLM3多轮对话训练资料是一套针对ChatGLM3模型优化而设计的数据集，包含丰富的人机多轮对话样本，旨在提升语言生成模型在连续对话场景中的表现和自然度。 在进行ChatGLM3的多轮对话训练数据准备过程中，需要包含原始数据、处理代码以及train.json、dev.json和test.json文件。这些文件会被放置于路径`finetune_demodataJDMulConversations/train.json`中，并且lora配置中的data_config部分应设置如下： - train_file: train.json - val_file: dev.json - test_file: test.json - num_proc: 16 训练时使用以下命令： ``` CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python finetune_hf.py dataJDMulConversations rootautodl-tmpmodelchatglm3-6b configslora.yaml ```
     
  • ChatGLM2-6B的模型实现
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    ChatGLM2-6B是一款基于60亿参数的语言模型，专为中文场景优化设计，具备高效推理能力与良好的对话理解能力。 清华大学开源的大语言模型的实现由于huggingface.co网站在国内无法访问，因此上传到供大家下载。文件内容是通过执行命令`GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b`下载的结果，下载日期为2023年10月17日。
     
  • 本地部署的AI聊天机器人ChatGLM3
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    ChatGLM3是一款强大的本地部署AI聊天机器人，它基于先进的自然语言处理技术，为用户提供安全、私密且高效的对话体验。 保姆级一步步将智谱AI部署到本地的指南适用于需要在本地独立运行AI模型的人群。 ### ChatGLM3 介绍与本地部署指南 #### 一、ChatGLM3 介绍 ChatGLM3 是由智谱 AI 和清华大学 KEG 实验室联合发布的一款对话预训练模型。该系列中的开源版本 ChatGLM3-6B 继承了前两代模型的优点，并进一步提升了其性能和功能。相较于之前的版本，ChatGLM3-6B 主要有以下几个方面的改进： 1. **更强大的基础模型**：ChatGLM3-6B 的基础模型在训练过程中采用了更加多样化的数据集、增加了更多的训练步数，并优化了训练策略。这使得 ChatGLM3-6B 在处理语义理解、数学计算、逻辑推理、代码编写以及知识问答等多种类型的任务时表现得更为出色，在同类模型中处于领先地位。 2. **更完整的功能支持**：ChatGLM3-6B 除了支持基本的多轮对话外，还新增了对工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）以及 Agent 任务的支持。这些扩展功能极大地提高了模型的应用范围和实用性。 3. **更全面的开源序列**：除了 ChatGLM3 对话模型本身外，还开源了基础模型和长文本对话模型，这意味着开发者可以根据自己的需求选择不同的模型进行定制化开发。 #### 二、硬件要求 为了顺利部署 ChatGLM3-6B，建议具备以下硬件条件： - 至少配备 NVIDIA RTX 2080Ti 或更高性能的显卡； - CPU 主频不低于 3GHz，内存不低于 16GB； - 硬盘空间至少预留50GB用于存储模型及相关文件。 #### 三、部署步骤 下面是将 ChatGLM3 部署到本地的具体步骤： 1. **安装 Git** - 安装 Git 可以方便地从 GitHub 上拉取项目代码。下载并安装最新版本的 Git。 2. **安装 Miniconda3** - Miniconda3 是一个轻量级且包含 Python 和 Conda 的发行版，非常适合用来创建隔离的 Python 环境。 - 访问官方网站下载并安装最新版本。 3. **下载模型** - 从智谱 AI 提供的链接获取 ChatGLM3-6B 的模型文件。注意检查文件完整性。 4. **下载仓库中的程序** - 使用 Git 将 ChatGLM3-6B 源代码库克隆到本地计算机上。 5. **使用 Conda 创建虚拟环境** - 在命令行中使用 Conda 命令创建一个新的虚拟环境，并激活该环境。 6. **安装程序依赖包** - 根据项目文档的要求，使用 pip 或 conda 安装所有必要的依赖包。 7. **运行程序** - 根据文档指引启动 ChatGLM3-6B 服务。确保所有配置正确无误。 8. **低配版运行程序** - 如果硬件资源有限，可以考虑以下两种方法来降低运行成本： - 使用模型量化技术减少内存占用； - 尝试仅使用 CPU 来运行 ChatGLM3-6B。 #### 总结 通过上述步骤，用户可以将 ChatGLM3 成功部署到本地环境中。ChatGLM 不仅在性能上有所提升，而且在功能支持方面也更加丰富。无论是对于需要本地独立部署 AI 模型的专业人士，还是对于希望探索先进对话技术的研究人员来说，都是一个非常有价值的选择。随着模型开源社区的不断壮大和完善，未来 ChatGLM 还有望带来更多的创新和应用。
     
  • BERT-base-uncased预训练模型
    优质
    BERT-base-uncased是一种流行的预训练语言模型，采用 uncased（不区分大小写）设定，并含有12层变压器编码器结构，广泛应用于自然语言处理任务。 来自 Hugging Face 平台的 bert-base-uncased 模型存储库包含了未经案例区分的语言建模的基础 BERT 架构。该模型适用于各种自然语言处理任务，并且可以根据具体需求进行调整和扩展。
     
  • 基于ChatGLM-6B的中文医疗咨询模型.zip
    优质
    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。
     
  • 中文 BERT-base 预训练模型
    优质
    中文BERT-base预训练模型是专为中文自然语言处理设计的基础模型，通过大规模中文语料库进行无监督学习获得。该模型在多项NLP任务中表现出色，可应用于文本分类、情感分析等领域。 来源于Hugging Face官方的中文BERT预训练模型已下载并放置在国内分享。资源包含pytorch_model.bin和tf_model.h5文件。官方地址可在Hugging Face平台上找到。