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ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-432112.html
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MySQL 中的集群部署方案 前言 MySQL Replication InnoDB Cluster InnoDB ClusterSet InnoDB ReplicaSet MMM MHA Galera Cluster MySQL Cluster MySQL Fabric 参考 这里来聊聊，MySQL 中常用的部署方案。 MySQL Replication 是官方提供的主从同步方案，用于将一个 MySQL 的实例同步到另一个实例中。Replication 为保证数据安
OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络
本文只是分享思路，不提供可完整运行的项目代码 以目标检测类模型为例，该类模型会输出 类别信息 ， 置信度 ， 包含检测框的4个坐标信息 但不是所有的onnx模型都能在微信小程序部署，有些算子不支持，这种情况需要点特殊操作。 微信小程序提供的接口相当于使用onnxr
今天，我试用了 闻达开源LLM调用平台 。这一框架拥有类AutoGPT和ChatPDF的功能，能根据一句简短的提示自动生成提纲，然后按照提纲自动填充每章内容，使得论文或小说的写作变得更加高效。此外，它能够导入相关知识库，并通过调用知识库查询相关信息，这项技术更加令人叹
本文使用 langChain 来给大语言模型 ChatGLM-6B 外挂一个或者多个私有知识库。 原理流程图 【原图来自】https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM 从文档处理角度来看，实现流程如下 【原图来自】https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM CUDA 11.4 Ubuntu 20.04 python 3.8.10 torch 1.13.0 langchai
上周在与TC同行关于AIGC实践的线上交流中，大家普遍比较关心的一个实践切入点是：语言模型的私有化部署——简单来说，就是在企业内部，部署一个属于自己的“ChatGPT”，对于本行业/专业知识，以及企业独有的产品和技术信息有充分的了解，并且提供用户接口，通过自然
2023年上半年，广泛使用API（如OpenAI）来创建基于大型语言模型（LLM）的基础设施，极大地塑造了软件领域。 LangChain 和LlamaIndex在这一趋势中发挥了重要的作用。2023年下半年LLMOps的运维工作流程中微调（或指令调整）模型门槛降低基本成了业内标准流程，这一趋势的发展主要
2023年上半年，广泛使用API（如OpenAI）来创建基于大型语言模型（LLM）的基础设施，极大地塑造了软件领域。 LangChain 和LlamaIndex在这一趋势中发挥了重要的作用。2023年下半年LLMOps的运维工作流程中微调（或指令调整）模型门槛降低基本成了业内标准流程，这一趋势的发展主要
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目录 前言 1、ChatGPT私有自然语言模型数据响应 1.1、私有模型列表 1.2、搭建属于自己的 WEB AI 应用 1.3、模型介绍及使用场景 1.3.1、text-embedding-ada-002模型 1.3.2、davinci模型 2、ChatGPT官方模型 2.1、OpenAI GPT-4介绍 2.2、能力 2.3、优势 2.4、官方模型案列 2.4.1、列出所有模型列表 2.4.2、
