文章目录用Golang实现LSMTree算法代码GPT-4ChatGPTSageClaude文心一言科大讯飞ChatGLM130BAquilaChat7B用Golang实现LSMTree算法代码GPT-4实现一个基本的LSMTree（Log-StructuredMerge-Tree）算法需要考虑以下几个组件：Memtable：存储内存中的数据，可以用一个简单的键值对数据结构表示，例如Go中的map[string]string。SSTable：一个不可变的、排好序的键值对数组，存储在磁盘上。合并策略：一种方法，可以将Memtable中的数据与SSTable中的数据合并，以减少查询时的磁盘查找操作
问题描述：加载ChatGLM模型RuntimeError:Internal:src/sentencepiece_processor.cc(1101)[model_proto-＞ParseFromArr问题原因：模型仓库地址：THUDM/chatglm-6batmain 下载模型这是官方的gitclone命令由于仓库中有8个大模型文件我使用了是：gitlfsinstallGIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1gitclonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b下载完后，单独去下载8个大模型文件。都下载好了，运行pythonweb_demo.py开始报
ChatGLM2-6B因为网速问题，可以就近在这里下载modelsChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B引入了如下新特性：更强大的性能：基于ChatGLM初代模型的开发经验，我们全面升级了ChatGLM2-6B的基座模型。ChatGLM2-6B使用了GLM的混合目标函数，经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B在MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等数据
前言近期以chatgpt等文生成LLMS爆火，国内也逐渐开源了中文版的chatgpt，本文以清华大学开源的6b的chatglm为例，实践one-shot微调，设计prompt咒语在信息抽取领域的实验效果。1、场景描述给定一个JD的职位要求，需要从描述中抽取出相应的实体。例如：'职位要求：1、硕士以上学历。2、计算机相关专业。3、3年以上工作经验。4、熟练掌握python或者c++语言。5、有自然语言处理获奖经历优先'相应的schema的实体为：'学历要求':['硕士'],'专业要求':['计算机'],'工作年限要求':['3年以上'],'编程语言':['python','c++'],'加分项'
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战38-基于清华ChatGLM-6b开源模型做体检报告解读任务，让体检报告解读变得轻松。ChatGLM-6b是清华大学团队开源的一个语言大模型。本文将介绍一种基于ChatGLM-6B的体检报告智能解读应用项目。首先，我们将讨论体检报告解读的背景和重要性。接着，我们将详细介绍大语言模型的原理。最后，我们将展示如何利用ChatGLM构建一个体检报告智能解读的应用项目。由于模型训练受限，生成的数据是AI模型生成仅供参考，不作为具体依据。目录：引言体检报告解读背景2.1体检报告的重要性2.2传统体检报告解读方法的局限性大语言模型原理3.1什么是大语言模
【报告】从GLM-130B到ChatGLM：大模型预训练与微调_哔哩哔哩_bilibili本报告为GLM技术团队成员在「NLG专委会真知论坛（GenTalk第7期）」的报告分享，报告中详细讲述了GLM-130B预训练过程，以及ChatGLM开发过程，并提出了几点大模型开发心得。本论坛另有复旦大学MOSS团队成员孙天祥的相关报告，可参考：https://www.bilibili.com/video/BV1is4y1i7cZ,视频播放量4201、弹幕量7、点赞数198、投硬币枚数95、收藏人数445、转发人数79,视频作者ChatGLM,作者简介让机器像人一样思考，相关视频：ChatGLM部署完体
禅与计算机程序设计艺术评测结论：GPT4>ChatGLM-130B>ChatGPT>讯飞星火>文心一言~ChatGLM-6B>Claude+文章目录Prompt：你是一位人工智能专家和程序员、软件架构师，请以《人工智能之神经网络的前世今生和未来发展趋势》为标题，写一篇技术博客，要求5000字,markdown格式。要求简洁、易懂、具有原理讲解和实操落地讲解的技术文章应包含以下章节：1.ChatGPT:人工智能之神经网络的前世今生和未来发展趋势引言概念和术语介绍核心原理讲解实战案例环境设置构建神经网络模型结果分析总结和展望2.ChatGLM-6B:人工智能之神经网络的前世今生和未来发展趋势引言概
【ChatGLM】基于ChatGLM-6B+langchain实现本地化知识库检索与智能答案生成:中文LangChain项目的实现开源工作目录【ChatGLM】基于ChatGLM-6B+langchain实现本地化知识库检索与智能答案生成:中文LangChain项目的实现开源工作1.克隆源代码：2.安装前置依
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GPT)然ChatGPT/GPT4基本不可能开源了，而通过前两篇文章《从LLaMA到Alpaca、BELLE、ChatLLaMA和ColossalChat》可知，国内外各大公司、研究者推出了很多类ChatGPT开
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GPT)然ChatGPT/GPT4基本不可能开源了，而通过前两篇文章《从LLaMA到Alpaca、BELLE、ChatLLaMA和ColossalChat》可知，国内外各大公司、研究者推出了很多类ChatGPT开
