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ChatGLM3多轮对话训练资料

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  •      文件类型：ZIP

简介：
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 ```

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  • 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 ```
     
  • 多轮对话中机器人的闲聊语料
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    本项目专注于开发用于多轮对话中的机器人闲聊语料库，旨在提升人机交互自然度和流畅性。 为了生成用于闲聊机器人训练的1.03MB对话数据，让两个机器人进行相互交流，并以#作为多轮对话之间的分隔符。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • Tesseract-OCR训练资料.zip
    优质
    Tesseract-OCR训练资料包含用于优化和定制开源光学字符识别引擎Tesseract的资源与数据集。适合需提升特定语言或字体识别精度的研究者使用。 Tesseract OCR（光学字符识别）是由谷歌维护的一个开源OCR引擎，能够自动检测图像中的文字并转换为可编辑的文本格式。“Tesseract-OCR的训练.zip”资料聚焦于如何通过定制化训练提高其对特定字体、语言或样式文字的识别准确率。 一、Tesseract OCR简介 Tesseract OCR最初由HP开发，后成为开源项目，并被谷歌接手维护。它支持多种语言并具有高度可扩展性。核心功能包括文字定位、分割和字符识别，通过机器学习算法来完成这些任务。 二、训练Tesseract OCR的重要性 默认情况下，对于常见字体和通用文本，Tesseract OCR有较好的识别效果。然而，在处理特殊字体、手写体或非标准排版时性能可能下降。定制化训练可以提升其在特定应用场景下的准确率。 三、训练流程 1. 数据准备：需要高质量的图像样本覆盖所有可能字符及组合，包括不同大小、颜色和背景。 2. 创建训练数据集：将图像转换为Box文件，记录每个字符的位置及其正确文本标签。 3. 制作训练文件：使用Tesseract命令行工具生成微调模板（tr文件）和字符频率信息（cnf文件）。 4. 训练模型：利用tesstrain.sh脚本结合训练数据与内置字典进行模型训练，可能需要多次迭代以优化结果。 5. 评估和优化：测试新图像上模型的性能，并根据反馈调整参数或重新训练直至满意效果。 6. 应用模型：将定制化后的Tesseract配置集成到项目中实现特定文字识别。 四、进阶技巧 1. 多级训练：先针对单词再对字符进行，提高整体准确性； 2. 参数调节：如页面分割模式和语言模型等的调整可以优化结果； 3. 集成深度学习技术：使用LSTM网络等方法显著提升识别准确率。 五、注意事项 定制化Tesseract OCR需要计算机视觉及机器学习基础，并需耐心实践。训练过程中可能遇到数据质量问题或过拟合等问题，解决这些问题要求对OCR技术和流程有深入理解。 “Tesseract-OCR的训练.zip”资源帮助用户深入了解和优化Tesseract OCR识别能力，通过应用这些方法可以显著提升特定场景下的文字识别性能。
     
  • 指纹训练资料集.rar
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    本资料集为一系列用于机器学习模型训练的指纹数据集合，涵盖多种应用场景下的指纹特征信息。 还指纹识别数据库包含了5个文件夹。第一个文件夹里有400多张指纹数据集，这些数据来自9个人，每个人的手指（包括十个手指中的任意六个）在不同角度下拍摄了8张图像。另外的四个文件夹中也包含了大量的指纹数据集。
     
  • ChatBot：对话机器人，支持看图说话、单轮及多轮对话，使用TensorFlow 2.0与PyTorch 1.3.1等技术
    优质
    这是一款基于TensorFlow 2.0和PyTorch 1.3.1框架开发的先进对话机器人ChatBot。它支持看图说话、单轮及多轮对话，为用户提供丰富且自然的人机交互体验。 ChatBot对话机器人具备看图说话、单轮对话及多轮对话功能。开发环境包括：tensorflow 2.0, pytorch 1.3.1 和 GPT-2，具体依赖库如下： - flask==1.0.2 - tensorflow==2.0.0 - pytorch==1.3.1 - sklearn==0.19.2 - scipy==1.4.1 - numpy==1.18.5 - jieba==0.42.1 - pandas==0.23.4 - torchvision==0.5.0 - transformers==2.1.1 JS文件和layui包放置在/static目录下。启动前端时，可以在PyCharm中直接运行app.py，并通过点击左爪发送消息、右爪发送图片以及左耳切换图片描述功能进行交互操作。
     
  • word2vec初学者训练资料.txt
    优质
    本文件为Word2vec初学者提供全面的入门指导和实践资源，帮助理解词向量表示及其在自然语言处理中的应用。 word2vec入门训练语料可以用于简单的词嵌入训练流程，“千里之行始于足下”。
     
  • MNIST手写数字训练资料.zip
    优质
    该文件包含大量的手写数字图像及其标签，旨在用于机器学习模型特别是卷积神经网络在识别手写数字任务上的训练。 使用TensorFlow进行手写体数字识别需要准备相关的代码和数据集。首先安装必要的库，并下载MNIST数据集作为训练样本。接下来编写模型结构，采用卷积神经网络（CNN）来提高识别精度。完成前向传播后还需实现反向传播以优化权重参数。最后通过测试集评估模型性能并进行调整改进。 整个过程中要确保代码的可读性和模块化设计，便于后续维护和扩展功能。此外还可以参考TensorFlow官方文档获取更多关于构建深度学习项目的指导信息。