简介（来自官方） 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 继续阅读

ChatGLM-6b初步微调实验 chatglm-6b微调/推理, 样本为自动生成的整数/小数加减乘除运算, 可gpu/cpu chatglm-6b fine-tuning/inference, The sample is an automatically generated, integer/decimal of add, sub, mul and div operation, that can be gpu/cpu 项目地址 https://github.com/yongzhuo/ch 继续阅读

最近ChatGPT很火，国内清华也发布了ChatGLM，于是想在云平台上实现一下小型的ChatGLM。目前准备在趋动云这个平台上试试ChatGLM-6B-int8。 目前ChatGLM-6B-int8显存最少需要10G 可以参考GitHub - THUDM/ChatGLM-6B: ChatGLM-6B: An Open Bilingual Dialogue Language Model | 开源双语对话语言模型https://github.com/THUDM/Ch 继续阅读

** 清华大学的chatglm-6b开源模型对话能力虽然能基本满足对话需求，但是针对专业领域和垂直领域回答显得智商捉急，这个时候就需要进行微调来提升效果，但是但是同学们显卡的显存更捉急，这时候一种新的微调方式诞生了，现在大火的ai作画里面的lora训练方式直接应用到微调里面，chatglm-lora方式进行微调** 下面是是教程和注意事项 第一步 下载代码 git clone https://github.c 继续阅读

图: a robot is writing code on a horse, By 禅与计算机程序设计艺术 目录 ChatGLM: 继续阅读

文章目录 代码调用演示效果实例一、问题二、场景说明三、error说明四、解决解决一解决二 ChatGLM-6B是一个由清华大学和智谱AI联合研发的开源对话语言模型。它是一个支持中英双语问答的对话系统，并在中文方面进行了特别的优化。 该模型基于General Language Model (GLM)架构，具有62亿参数。借助模型量化技术，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ChatGLM相同的技术，针对中文问 继续阅读

“ 介绍神经网络的基本概念和结构，讨论训练实践、技巧以及网络规模的大小对模型能力的影响。同时介绍嵌入（Embeddings）概念，将高维数据映射到低维空间。通过本文，您将对神经网络有更深入的理解，有助于后面理解 ChatGPT 是怎么做的，为什么它有效。” 01 — 神经网络 那么我们用于图像识别等任务的典型模型实际上是如何工作的呢？当前最流行且最成功的方法是使用神经网络。神经网络 继续阅读

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/GPT 继续阅读

今天用了一个超级好用的Chatgpt模型——ChatGLM，可以很方便的本地部署，而且效果嘎嘎好，经测试，效果基本可以平替内测版的文心一言。 目录 一、什么是ChatGLM？ 二、本地部署 2.1 模型下载 2.2 模型部署 2.3 模型运行 2.3.1 直接在命令行中输入进行问答 2.3.2 利用 gradio 库生成问答网页  三、模型与ChatGPT和GPT4AII 效果对比 3.1 ChatGLM 继续阅读