glm专题
ChatGPT/GLM API使用
模型幻觉问题 在自然语言处理领域，幻觉（Hallucination）被定义为生成的内容与提供的源内容无关或不忠实，具体而言，是一种虚假的感知，但在表面上却似乎是真实的。产生背景 检索增强生成（RAG）技术在弥补大型语言模型（LLM）的局限性方面取得了显著进展，尤其是在解决幻觉问题和提升实效性方面。在之前提到的LLM存在的问题中，特别是幻觉问题和时效性问题，RAG技术通过引入外部知识库的检索机制，
AI大模型探索之路-实战篇3：基于私有模型GLM-企业级知识库开发实战
文章目录 前言概述一、本地知识库核心架构回顾（RAG）1. 知识数据向量化2. 知识数据检索返回 二、大模型选择1. 模型选择标准2. ChatGLM3-6B 三、Embedding模型选择四、改造后的技术选型五、资源准备1. 安装git-lfs2. 下载GLM模型3. 下载Embeding模型 六、代码落地实践1. Embedding代码改造2. LLM代码改造3. 测试运行 总结
AI大模型探索之路-应用篇17：GLM大模型-大数据自助查询平台架构实践
文章目录 前言一、技术架构设计二、本地知识库准备三、SQLServer服务1. 数据库准备步骤1：安装MySQL数据库步骤2：启动MySQL数据库步骤3：登录MySQL数据库步骤4：创建数据库用户glm步骤5：给数据库用户赋权限步骤6：创建数据库 2. 数据准备3. SQL服务封装 四、核心代码落地1.模型加载2.本地知识库读取3.function call函数封装4.工具函数封装5. 调用
AI大模型探索之路-应用篇16：GLM大模型-ChatGLM3 API开发实践
目录 一、ChatGLM3-6B模型API调用 1. 导入相关的库 2. 加载tokenizer 3. 加载预训练模型 4. 实例化模型 5.调用模型并获取结果 二、OpenAI风格的代码调用 1. Openai api 启动 2. 使用curl命令测试返回 3. 使用Python发送POST请求测试返回 4. 采用GLM提供的chat对话方式 5. Embedding处理
AI大模型探索之路-应用篇15：GLM大模型-ChatGLM3-6B私有化本地部署
目录 前言 一、ChatGLM3-6B 简介说明 二、ChatGLM3-6B 资源评估 三、购买云服务器 四、git拉取GLM 五、pip安装依赖 六、运行测试 七、本地部署安装 总结 前言 ChatGLM3-6B 是 OpenAI 推出的一款强大的自然语言处理模型，它在前两代模型的基础上进行了优化和改进，具有更高的性能和更广泛的应用场景。本文将从技术角度对
glm::vec3 等结构放入结构体中 内存对其问题
介绍 在OpenGL编程中，与顶点数据的交互是非常常见的操作。在C++中，通常会使用GLM库提供的数据结构，如glm::vec3，来表示顶点数据。然而，内存对齐问题可能会影响到这种交互，特别是在涉及到结构体的内存布局时。本教程将探讨在OpenGL中如何处理顶点数据，并对比在加入GLM宏定义和不加入GLM宏定义的情况下的内存大小差异，同时提供相应的Shader代码。 当你在使用GLM库时，可能会
softmax、GLM
转自：http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44663305 在上一篇文章中，讲述了广义线性模型。通过详细的讲解，针对某类指数分布族建立对应的广义线性模型。在本篇文章 中，将继续来探讨广义线性模型的一个重要例子，它可以看成是Logistic回归的扩展，即softmax回归。 我们知道Logistic回归只能进行二分类，因
GPT实战系列-智谱GLM-4的模型调用
GPT实战系列-智谱GLM-4的模型调用 GPT专栏文章： GPT实战系列-实战Qwen通义千问在Cuda 12+24G部署方案_通义千问 ptuning-CSDN博客 GPT实战系列-ChatGLM3本地部署CUDA11+1080Ti+显卡24G实战方案 GPT实战系列-Baichuan2本地化部署实战方案 GPT实战系列-让CodeGeeX2帮你写代码和注释_codegeex 中文-
【多智能体】MetaGPT配置教程（应用智谱AI的GLM-4）
MetaGPT配置教程（使用智谱AI的GLM-4） 文章目录 MetaGPT配置教程（使用智谱AI的GLM-4）零、为什么要学MetaGPT一、配置环境二、克隆代码仓库三、设置智谱AI配置四、 示例demo（狼羊对决）五、参考链接 零、为什么要学MetaGPT 因为MetaGPT是 LLM Agent领域第一高分论文，全网Star数最高的多智能体框架。ICLR 2024 Or
codeblocks下的GLAD，GLFW，GLEW，GLM，SOIL2的配置和使用（图文解说，保姆级教学）
最近买了本《计算机图形学编程（使用OpenGL和C++）》，学OpenGL，但是它要下一堆库，最烦的还不是下载，是要自己配置。因为主流的IDE都是vs，用codeblocks的人少，所以教学配置这些库的人也少，所以为了配置好这些库，我可以说把整个互联网都翻了个底朝天才终于成功了，现在随我一起来看看吧。 目录 配置GLAD 配置GLFW 配置GLEW 配置GLM 配置SOIL2
大模型实践笔记（1）——GLM-6B实践
目录 在Ubuntu上的配置Git Large File Storage 安装Git LFS： 设置Git LFS： 使用Git LFS： 安装GLM-6B 环境依赖 ChatGLM2-6B介绍 配置GLM 下载代码 构建环境 安装依赖 本地部署 网页UI 很多模型在hugging face上面，我们一般采用远程的文件指针形式 在Ubuntu上的配
智谱AI发布新一代基座大模型GLM-4；机器学习书籍推荐
🦉 AI新闻 🚀 智谱AI发布新一代基座大模型GLM-4 摘要：智谱AI发布了全新的基座大模型GLM-4，性能可比GPT-4，拥有超强的中文能力和长文本处理能力。 GLM-4的全面跃升在综合能力上提升了60%，支持更长的上下文，具备更强的多模态功能，支持更快的推理，更多并发，推理成本大大降低。 智谱AI还发布了定制化的个人GLM大模型GLMs和GLM Store，实现了全家桶能力，让模
LLMs之GLM-4：GLM-4的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
LLMs之GLM-4：GLM-4的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 导读：2024年01月16日，智谱AI在「智谱AI技术开放日(Zhipu DevDay)」推出新一代基座大模型GLM-4。GLM-4 的主要亮点和能力如下:>> 性能与GPT-4相近：多模态、长文本能力得到提升。在多个评测集上，GLM-4性能已接近或超过GPT-4。>> 强大的多模态能力：文生图和多模态理解能力得到增强
基于 LangChain + GLM搭建知识本地库
一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 受GanymedeNil的项目document.ai和AlexZhangji创建的ChatGLM-6B Pull Request启发，建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。现已支持使用ChatGLM-6B等大语言模型直接接入，或通过fas
GLM-130B本地部署的实战方案
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍GLM-130B本地部署的实战方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮
总结GLM库中glm::transform（位移）, glm:scale（缩放）, glm::rotate（旋转）
在使用下面所介绍的函数之前请记得包含相关头文件，一般包含这几个就够了： #include <glm/glm.hpp>#include <glm/gtc/matrix_transform.hpp>#include <glm/gtc/type_ptr.hpp> 下面这三个函数主要在模型矩阵中运用，因为模型矩阵的主要功能也就是旋转、平移、缩放。 glm::transform 这
Python实现广义线性回归模型(statsmodels GLM算法)项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 广义线性模型(Generalized Linear Model，简称GLM)是一种广泛应用于回归分析和分类问题的统计模型。它将线性模型与非线性变换相结合，可以适应各种类型的数据。 本项目通过GLM回归算法来构建广义线性回归模型。 2.数据获取 本
人工智能_AI服务器安装清华开源_CHATGLM大语言模型_GLM-6B安装部署_人工智能工作笔记0092
看到的这个开源的大模型,很牛,~关键让我们自己也可以部署体验一把了,虽然不知道具体内部怎么构造的但是,也可以自己使用也挺好. 可以部署在自己的机器上也可以部署在云服务器上. 安装以后,是可以使用python代码进行提问,然后返回结果的,这样就可以实现我们自己的chat应用了, 非常不错.但是毕竟是6B 现在已经是130B了,但是那个模型是不开源的 当然也可以使用我们自己的数据集,让这个
R语言有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请、支出数据
最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。 【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例 KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例 ，时长06:05 摘要 有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。它们应用于许多不同的领域，例如天文学、生物学、医学或营销。本文
【论文阅读笔记】GLM-130B: AN OPEN BILINGUAL PRE-TRAINEDMODEL
Glm-130b:开放式双语预训练模型 摘要 我们介绍了GLM-130B，一个具有1300亿个参数的双语(英语和汉语)预训练语言模型。这是一个至少与GPT-3(达芬奇)一样好的100b规模模型的开源尝试，并揭示了如何成功地对这种规模的模型进行预训练。在这一过程中，我们面临着许多意想不到的技术和工程挑战，特别是在损失峰值和分歧方面。在本文中，我们介绍了GLM-130B的训练过程，包括它
【论文阅读笔记】GLM-130B: AN OPEN BILINGUAL PRE-TRAINEDMODEL
Glm-130b:开放式双语预训练模型 摘要 我们介绍了GLM-130B，一个具有1300亿个参数的双语(英语和汉语)预训练语言模型。这是一个至少与GPT-3(达芬奇)一样好的100b规模模型的开源尝试，并揭示了如何成功地对这种规模的模型进行预训练。在这一过程中，我们面临着许多意想不到的技术和工程挑战，特别是在损失峰值和分歧方面。在本文中，我们介绍了GLM-130B的训练过程，包括它
番外02.GLM-130B
文章目录 前言泛读相关知识GPTBERTT5小结 背景介绍主要贡献和创新点GLM 6B 精读自定义Mask模型量化1TB 的中英双语指令微调RLHFPEFT训练策略 实验分析与讨论模型参数六个指标其他测评结果 代码复现（6B）环境准备运行调用代码调用网页服务命令行调用 模型微调 前言 首发公众号：学姐带你学AI 本课程来自深度之眼《大模型——前沿论文带读训练营》公开课，部分截
ChatGLM两代的部署/微调/实现：从基座GLM、ChatGLM的LoRA/P-Tuning微调、6B源码解读到ChatGLM2的微调与实现
前言 随着『GPT4多模态/Microsoft 365 Copilot/Github Copilot X/ChatGPT插件』的推出，绝大部分公司的技术 产品 服务，以及绝大部分人的工作都将被革新一遍 类似iPhone的诞生 大家面向iOS编程 有了App Store现在有了ChatGPT插件/GPT应用商店，以后很多公司 很多人面向GPT编程(很快技术人员分两种，一种懂GPT，一种不懂GP