基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ PrefixEncoder 作用：在微调时（以P-Tuning V2为例），方法训练时冻结模型的全部参数，只激活 ...

一、本机环境 1.硬件环境： CPU：锐龙5600X 显卡：GTX3070 内存：32G 注：硬件配置仅为博主的配置，不是最低要求配置，也不是推荐配置。该配置下计算速度约为40tokens/s。实测核显笔记本（i7-1165g7）也能跑，速度3tokens/s。 2.软件环境： Windows系统版 ...

Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的ba ...

基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 概述 ChatGLM是transformer架构的神经网络模型，因此从transformer结构入手，分析其源码结构。 transformer结构： 转载请备注出处：https://www.cnblogs.c ...

下面是整理的一个思维导图 2010年Mikolov提出了RNN网络，RNN网络存在长距离依赖(梯度消失)，计算效率(RNN 难以并行)两个问题 2017年Transformmer网络结构问世，Transformer 网络架构架构由 Ashish Vaswani 等人在 Attention Is Al ...

本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。 脚本分析 微调脚本： PRE_SEQ_LEN=128 LR=2e-2 CUDA_V ...

大家好，我是 Java陈序员。 我们在生活中，会遇到一些有趣的人和事，或者是一些令人惊叹的风景。想表达抒发自己心情的时候，到嘴边往往却只能说一句“卧槽”！ 别问我为啥知道，因为“俺也一样”！ 今天，给大家介绍一个有趣的开源项目，让你干掉“卧槽”！ 项目介绍 WantWords —— 由清华大学人工智 ...

ChatGLM的部署，主要是两个步骤： 在Github上下载chatglm的库文件 在Hugging Face上下载模型参数与配置文件 ChatGLM包 从Github上看ChatGLM项目文件的结构来看，仅仅是包含三种部署方式的py代码与微调的py代码 而相关的实现细节，比如神经网络、激活函数、损 ...

一、图书简介：本书是一本全面的指南，介绍了各种 Prompt 技术的理解和利用，用于从 ChatGPT中生成高质量的答案。 我们将探讨如何使用不同的 Prompt 工程技术来实现不同的目标。ChatGPT 是一 种先进的语言模型，能够生成类似人类的文本。然而，了解正确的提问方式以获 取我们所需的高质 ...

本文主要基于milvus官方的材料外加自己的一些理解整理而来，欢迎交流 设计理念 云原生：存&算分离; 读写分离; 增量存量分离; 微服务架构，极致弹性； 日志即数据：通过message queue解耦生产者、消费着，降低系统复杂度; 提升index、data、query模块弹性; 流批一体：表和日 ...

当前RAG多数只让模型基于检索内容回答，其实限制了模型自身知识压缩形成的智能。既要事实性又要模型智能，需要最大化使用模型内化到参数中的信息，只在必要时调用外部知识，这里介绍前置和后置处理的几种方案~ ...

在 2023 年，大型语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）受到了公众的广泛关注，许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face，我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于，它们不仅促进了研究的可复制 ...

当数据量大的时候，比如百万级别，使用 ChatGLM3-6b 推理的速度是很慢的。发现使用 vLLM 和 ChatGLM3-6b 批量推理极大的提高了推理效率。本文主要通过一个简单的例子进行实践。 1.安装 vLLM 和PyTorch [2] 除了 Python（本文使用 3.11）、CUDA（本文 ...

AI原生企业级Agent构建平台具备哪些特性？澜码AskXBOT平台揭晓答案 澜码科技正式发布了AI原生企业级Agent平台AskXBOT，怎么看待这个产品？ 原生、复杂流程操作、融合专家系统，澜码科技发布企业级Agent平台AskXBOT 企业真正需要的企业级AI Agent构建平台来了，澜码科技 ...

话接上文的召回多样性优化，这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节。我们先对比下经典框架和RAG的异同，再分别介绍几种适用大模型的排序和重排方案~ ...

概述 GLM、ChatGLM的相关基础知识说明： GLM模型底层还是基于Transformer，因此其设计、优化都是围绕Transformer的各个组件的。从注意力层的掩码、位置编码等方面优化与设计。 ChatGLM3/ChatGLM2的源码中，比如finetune、trainer等代码，其实是co ...

在当今人工智能技术的快速发展中，多模态AI凭借其独特的数据处理能力，成为了科技创新的前沿。这项技术结合了视觉、听觉、文本等多种感知模式，开辟了人工智能处理和理解复杂信息的新纪元。本文旨在深入探讨多模态AI的核心技术和其在现实世界中的应用场景，揭示这项技术如何推动科技前沿的发展。 图片来源：浙商证券研 ...

Prompt Engineering（提示工程）是指通过设计精心构造的提示（prompt）或者输入，来引导大型语言模型生成特定类型的输出。这个技术背后的原理是利用模型对输入的敏感性，通过提供特定格式或者内容的提示，引导模型生成符合预期的输出。 ...

本文分享自华为云社区《大语言模型底层原理你都知道吗？大语言模型底层架构之二GPT实现》，作者：码上开花_Lancer 。 受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型微调的范式影响，自然语言处理领域基于预训练语言 ...

本篇文章将以LLaMA 模型为例，介绍大语言模型架构在Transformer 原始结构上的改进，并介绍Transformer 模型结构中空间和时间占比最大的注意力机制优化方法。 ...