此外，7月31號智譜AI發佈了基於ChatGLM2-6B的基礎上微調的針對長上下文優化的大模型ChatGLM2-6B-32K，能夠更好的處理最多32K長度的上下文。 Session級別訓練，效果之一爲等價batchsize變大（1個batch可以塞下更多樣本），且同一通對話產生的樣本在一個bs內。 實際測試發現如果開啓杜比全景聲會出現加載不出來的情況，這時候只需要刷新下網頁，就可以正常播放了。 六年級數學作業6b 六年級數學作業6b 其實Windows10的聲音裏面有集成杜比音效，不過需要到微軟商店去買，聽音樂和遊戲有用，嫌貴的可以去tb買key，只需要不到20元。
1.其實安裝插件也非常簡單，我們先到“crx4chrome”插件平臺下載一個油猴（tampermonkey）插件（網站地址我放在後臺了需的自己去回覆獲取，關鍵詞在文末），把它安裝到我們瀏覽器中。 我在上個月給大家介紹過一款觀看b站4k視頻的軟件“b站4k”，有興趣的朋友可以去看看，這款軟件可以在電腦端輕鬆實現觀看b站大會員才能看的4k視頻。 這幾年b站能夠快速破圈的最重要原因是其觀看任何視頻都沒有廣告，受到了年輕人的喜歡追捧，而且前段時間上線了4K視頻，更是讓很多對影視畫質要求高的小夥伴叫好。 從論文的解釋中可以看到，MQA 讓所有的頭之間 共享 同一份 Key 和 Value 矩陣，每個頭只單獨保留了一份 Query 參數，從而大大減少 Key 和 Value 矩陣的參數量。 GPU中存儲單元主要有HBM和SRAM：HBM容量大但是訪問速度慢，SRAM容量小卻有着較高的訪問速度。
六年級數學作業6b: 模型推理
圖像 transformer 從圖像編碼器中提取固定數量的輸出特徵，這裏特徵的個數與輸入圖像分辨率無關。 同時，圖像 transformer 接收若干查詢嵌入作爲輸入，這些查詢嵌入是可訓練的。 2、從數據角度來看，大多數sota的方法，如CLIP, ALBEF, SimVLM 都是對從網上收集的圖像-文本對（image-text pair）進行預訓練。 儘管可以通過擴大數據集的規模來獲得性能上的提高，但研究結果顯示，有噪聲的網絡文本對於視覺語言學習來說只能得到次優的結果。 1、從模型角度來看，大多數方法要麼採用基於編碼器的模型，要麼採用編碼器-解碼器模型。
通過對ChatGLM、LLAMA、Baichuan等大型語言模型升級過程的分析，可以發現它們的改進主要集中在基礎知識能力的提升和支持的序列長度變化這兩個方面。 在本小節中，我們將重點梳理並總結這兩項關鍵能力的升級策略。 在深入探討了ChatGLM、LLAMA、Baichuan大語言模型的升級之路後，我們將進一步拓展討論範圍，探索大模型所需具備的關鍵能力、實現這些能力所需的技術手段以及模型結構的設計方法。 這將爲我們在實際應用中構建和優化大模型提供有力的參考和指導。 LLAMA2的主要提升點包括：更強大的數據清洗，更新數據組合，增加40%的總訓練tokens，加倍上下文長度，以及使用分組查詢注意力（GQA）來提高更大模型的推理可擴展性。 具體來說，ChatGLM2-6B-32K基於位置插值（Positional Interpolation）的方法對位置編碼進行了更新，並在對話階段使用 32K 的上下文長度訓練。
六年級數學作業6b: 文本生成
企業版的Linux 更是如此，幾乎所有支持圖形界面的企業 Linux 發行版都將 Nouveau 六年級數學作業6b 收入其中。 Lora方法，即在大型語言模型上對指定參數增加額外的低秩矩陣，並在模型訓練過程中，僅訓練而外增加的參數。 當“秩值”遠小於原始參數維度時，新增的低秩矩陣參數量很小，達到僅訓練很小的參數，就能獲取較好的結果。 以上模型的微調就結束了，微調出來的LORA模型保存在output文件夾下，後面推理過程需要用到LORA模型參數加載。 筆者認爲升級基礎知識能力的主要策略在於提升模型參數量及訓練數據，通過更大的參數量及數據使模型更好的擬合相關領域的知識。
- 時間換空間，可用很好的解決顯卡的資源問題，簡單玩玩還可以，如果想要模型達到最優效果或可用快速看到效果，還不如租張A100卡，快速實驗，推理階段再用自己的小破卡。
- LLAMA2只使用最大的70B Llama 2-Chat模型進行拒絕採樣。
- 目前上海軌道交通5號線、6號線、8號是極少見的地鐵線路上跑C型車的案例。
- 因此，國6b標準實施後，排放標準達標的國4、國5車還可以放心駕駛。
- ”，即有多少僱員，期望模型先給出查詢Employee表記錄數的SQL，再根據查詢結果給出最終的答案。
之後即可從命令行中看到 demo 的地址，點擊即可訪問。 這是一個假的 LLM，用於測試，自定義內容來模擬 六年級數學作業6b2025 LLM 的輸出，可以參考其中的代碼來實現自己的 LLM，其中包含了流式輸出，異步調用等功能的實現邏輯。 雖然現在的商業大模型（OpenAI 和 Anthropic）功能十分強大，但開源大模型愈來愈有迎頭趕上的趨勢，比如最近剛發佈的Falcon-180B大模型，具備 1800 億參數，（號稱）性能甚至直逼 GPT-4。 所以對於想構建 AI 應用，又不想自身數據泄露的企業來說，開源大模型是首要選擇。 1、進入到/home/work/chatglm2/chatglm2-web下面，修改openai_api.py的文件，更改模型文件路徑，如若要修改服務端口，可以在下面修改port參數，這裏修改成了8099端口。 1、進入到/home/work/chatglm2/chatglm2-web下面，修改api.py的文件，更改模型文件路徑，如若要修改服務端口，可以在下面修改port參數，這裏修改成了8099端口。
六年級數學作業6b: 安裝依賴
注意：在 LangChain 官方文檔的示例代碼中將callbacks參數寫成了run_manager，其實最新代碼中這個參數名已經改成了callbacks了，可能官方文檔還沒有及時更新。 執行完之後按照提示進行回車（enter）就好了，注意：最後選擇“yes”，這樣每次啓動，它都會自動給你切換到conda的base環境中。 上面是完成幾條數據的LORA微調之後的垂直領域對話機器人，由於做演示微調數據很少，效果並不是很完美，但是也可以看出明顯的微調之後的效果。 這裏微調的數據集格式採用的是斯坦福的羊駝（Stanford Alpaca）數據集格式alpaca_data.json進行參數高效微調。
本次ChatGLM2-6B上下文從2k擴展到了32k同時也應用了一種叫做 FlashAttention 的技術。 Flash-attention是一種快速、高效、可擴展的注意力機制，它利用了一種稱爲哈希感知（hash-aware）的技術，可以根據它們的相似性將輸入序列中的元素分配到不同的桶（bucket）中。 這樣，模型只需要計算桶內元素之間的注意力權重，而不是整個序列。 這大大減少了計算量和內存需求，同時保持了較高的精度和表達能力。 本質來說，BLIP-2 是一種零樣本視覺語言模型，可用於各種含圖像和文本提示的圖像到文本任務。
六年級數學作業6b: 1 模型列表
如果基礎模型下載到了本地，在Windows系統上面記得 model_path 必須後面路徑中斜線必須是 \\，如果是 / 則無法找到模型文件。 如果想要順利使用VisualGLM，建議Python版本3.6+，個人推薦 3.8.x或者3.10.x 更穩妥，然後依賴的cuda版本最好是11.3以上；GPU顯存不能低於16G，否則無法正常運行。 最近幾個月，整個AI行業的LLM（大語言模型）蓬勃發展，除了過去傳統的純文字的多模態能力的視覺語言模型，如 GPT-4，ImageBind等表現令人印象深刻。 但是注意，本地部署環境配置和依賴安裝很麻煩，我建議你用[參考2]的秋葉包。 目前上海軌道交通5號線、6號線、8號是極少見的地鐵線路上跑C型車的案例。
六年級數學作業6b: 模型權重文件合一¶
這裏有一個需要注意點：儘可能地用絕對路徑，之前看有人部署的時候用的相對路徑，在加載模型的時候找不到。 LORA方法的原理是在微調大型語言模型時，通過精心設計的策略和技術手段，最大限度地提升模型在低資源環境下的性能。 傳統的微調方法可能需要大量的訓練數據和計算資源，但在現實場景中，往往存在數據有限、計算資源有限的情況。 因此，LORA的目標是克服這些限制，實現高效的低資源微調。 繼開源 GLM-130B 千億基座模型之後，相繼開源最新的中英雙語對話 GLM 模型：ChatGLM-6B，結合模型量化技術，用戶可以在消費級的顯卡上進行本地部署（INT4 量化級別下最低只需 6GB 顯存）。
六年級數學作業6b: 2 數據處理
根據不同的應用，對這些信息進行遮蔽或刪除在預訓練語言模型之前是必要的。 六年級數學作業6b 像presidio和pii-codex這樣的工具提供了檢測、分析和處理文本數據中個人身份信息的流程，這些工具能幫助確保數據集中的個人信息得到合理處理，以遵守相關隱私法規並保護用戶隱私。 ChatGLM-6B是中文用戶使用非常舒服的一個開源中文LLM。
六年級數學作業6b: 3 代碼調用
模型量化會帶來一定的性能損失，經過測試，ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化下仍然能夠進行自然流暢的生成。 此外，你也可以在頁面中通過 Manual mode 進入手動模式，在這一模式下你可以通過 YAML 來直接指定工具列表，但你需要手動將工具的輸出反饋給模型。 我們選取了 8 箇中英文典型數據集，在 ChatGLM3-6B (base) 版本上進行了性能測試。 標準B型車車寬2.8米，車體有效長度19.8米，多數爲6節編組，少部分4節編組，軸重14t，單向小時最大客運量3-5.5萬。 六年級數學作業6b LLMChain是最基礎的Chain，其引入一個提示模板將問題轉化爲提示輸入模型，並輸出模型的回答。
六年級數學作業6b: 模型API部署
其他較小的模型則在更大模型的拒絕採樣數據上進行微調，從而將大模型的能力轉移到較小的模型中。 爲了解決這個問題，作者訓練了兩個獨立的獎勵模型，一個針對有用性進行優化（稱爲有用性獎勵模型，Helpfulness RM），另一個針對安全性進行優化（稱爲安全性獎勵模型，Safety 六年級數學作業6b2025 RM）。 這樣可以分別在有用性和安全性方面取得更好的效果，使得Llama 2-Chat在強化學習人類偏好（RLHF）過程中更好地符合人類偏好，提高生成回答的有用性和安全性。
六年級數學作業6b: 環境安裝及代碼封裝
下面我主要從基於LORA的高效微調方法給大家介紹，後面也會嘗試官方提供的P-Tuning方法做微調，這兩種方法對硬件配置要求要低於全量微調方法。 目前我使用的算力資源是32G V100來做高效微調完全是足夠了，官方給出的配置要求要在16G以上，最好24G的顯存，如果配置不夠可以考慮使用量化後的模型，具體參考官方說明文檔。 在收集大型數據集時，理解與數據集實例相關的法律問題至關重要，尤其是在處理個人身份信息（PII）時，如真實姓名、組織名稱、醫療記錄、社會安全號碼等。
六年級數學作業6b: ChatGLM3 使用Demo及效果測試
自2006年至今，中國石化累計投入3000多億元用於油品質量升級，推動我國車用汽、柴油標準從國1升級到國6B，用實際行動守護祖國的綠水青山踐行“每一滴油都是承諾”的社會責任。 小石頭剛纔給大家介紹了：國6b規定了“油品標準”和“車的排放標準”兩個方面。 與國5排放標準相比，國6b車型的氮氧化物（NOX）排放量將下降42%，顆粒物（PM）下降33%不能超過每千米3毫克，揮發性有機化合物蒸發排放限值則下降65%，總碳氫化合物（THC）和非甲烷碳氫化合物（NMHC）分別下降50%。 如您確認內容無涉及 不當用語 / 純廣告導流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵權 / 盜版 / 虛假 / 無價值內容或違法國家有關法律法規的內容，可點擊提交進行申訴，我們將盡快爲您處理。 Colab版的是給你嚐鮮用的（除非你是Colab Pro）。 但是也正是基於這個特點，他可以實現個人電腦本地部署，理論上6g顯存就可以部署。
例如：A100 GPU有40-80GB的HBM，帶寬爲1.5-2.0TB/s；每108個流式多核處理器各有192KB的片上SRAM，帶寬估計約爲19TB/s。 可以看出，片上的SRAM比HBM快一個數量級，但尺寸要小許多數量級。 作者對那些響應差距較大的的對使用較大的邊界，而對那些響應相似的對使用較小的邊界（如表27所示）。 作者發現這種邊界分量可以提高有用性獎勵模型的準確性，特別是在兩個反應差距更大的樣本中。 六年級數學作業6b 如果設備支持HEVC硬解但不支持AV1硬解的就使用HEVC，如果設備HEVC和AV1都支持硬解的就使用AV1。 如果你平時看直播看的很多，那我建議你使用HEVC，但是Chrome瀏覽器用戶無法成功開啓HEVC硬解。
2023年5月17日，智譜AI和清華大學KEG實驗室開源了基於ChatGLM-6B的多模態對話模型VisualGLM-6B——不僅可以進行圖像的描述及相關知識的問答，也能結合常識或提出有趣的觀點。 智譜在 ChatGLM-6b基礎上，開源了多模識別的大模型 VisualGLM-6b。 六年級數學作業6b2025 和方法1類似，這裏也主要是修改web_demo.py配置文件，將“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路徑。
由於生成模型的內容不能想信息抽取任務一樣評價，用現有的BLUE或者Rouge來評價也是不合適，因此制定了評分規則。 通過多樣性和準確性兩個角度判斷D2Q模型好壞，每個樣本總計5分，共20個樣本。 六年級數學作業6b2025 時間換空間，可用很好的解決顯卡的資源問題，簡單玩玩還可以，如果想要模型達到最優效果或可用快速看到效果，還不如租張A100卡，快速實驗，推理階段再用自己的小破卡。
六年級數學作業6b: 安裝依賴包，使用特殊命令安裝pytorch的cpu版本
2.當我們安裝好tampermonkey插件後，接着我們在打開“greasyfork”這個網站去下載下圖紅框中的“嗶哩嗶哩大會員視頻替換”插件（直接搜“大會員”就可以）。 這裏列出常見大模型應用的RoPE和ALiBi位置編碼，從選擇方式上更傾向於RoPE，可以通過位置插值等方式進行更長的長度外推。 綜上，FlashAttention目的不是節約FLOPs，而是減少對HBM的訪問。 六年級數學作業6b2025 重點是FlashAttention在訓練和預測過程中的結果和標準Attention一樣，對用戶是無感的，而其他加速方法做不到這點。
六年級數學作業6b: 6 命令行對話 Demo
Colab的CPU不好，免費用戶給的RAM也不多，性能主要受限於此（只要你能載入模型就沒什麼限制了）。
LLaMA（Large Language Model Meta AI），由 Meta AI 發佈的一個開放且高效的大型基礎語言模型，共有 7B、13B、33B、65B（650 億）四種版本。 其數據集來源都是公開數據集，無任何定製數據集，保證了其工作與開源兼容和可復現，整個訓練數據集在 token 化之後大約包含 1.4T 的 token。 六年級數學作業6b2025 在這個過程中，作爲研究者和從業者，我們需要深入探討：大型模型的升級之路是怎樣的？
六年級數學作業6b: 模型結構
選用了兩個視頻，分別測試京都之秋4K、8K和影視颶風演示片4K、8K。 相同分辨率下不同編碼的視頻畫質都差不多，所以HEVC和AV1對於網速慢、流量少的人幫助很大。 HEVC硬解雖然對硬件有要求，但是intel的核顯從很早就支持了，所以只要不是特別老的機器都是可以支持HEVC硬解的，支持列表請看下文。 六年級數學作業6b AV1的視頻還不是很多，新上傳的、播放量高的、知名up主上傳的和番劇這些大多支持AV1。 Chrome用戶可能打不開拓展商城，大部分插件文章中已經給出了官網地址，沒有的請自行上網尋找資源，而且Chrome瀏覽器無法成功調用Windows系統插件導致HEVC硬解只有Edge瀏覽器才能打開。 《公告》中指出，針對部分實際行駛污染物排放試驗（即RDE試驗）報告結果爲“僅監測”等輕型汽車國六b車型，給予半年銷售過渡期，允許銷售至2023年12月31日。
量化後的模型理論上6G顯存（使用CPU即內存）即可推理，具有在嵌入式設備（如樹莓派）上運行的可能。 ChatGLM-6B 是一個開源的、支持中英雙語的對話語言模型，基於 General Language Model (GLM) 架構，具有 62 億參數。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技術，針對中文問答和對話進行了優化。
六年級數學作業6b: VisualGLM-6b 效果測試
網頁版 六年級數學作業6b2025 demo 會運行一個 Web Server，並輸出地址。 經測試，基於 Streamlit 的網頁版 Demo 會更流暢。 其中 transformers 庫版本推薦爲 4.30.2，torch 推薦使用 2.0 及以上的版本，以獲得最佳的推理性能。 適用於兩種情況： 1、因爲地質地貌所限，在施工架設過程中急需解決大坡度、小半徑問題的線路，比如廣東地鐵4號線。 標準A型車車寬3米，車高3.8米，車體有效長度22.1米，一般爲8者6節編組，軸重16t，單向小時最大客運量4.5-7.5萬人。 長度可以靠改變編組來隨時變化，高度差別不大，所以這些都不是車型的參考標準。
六年級數學作業6b: 數學 6B
可以使用docker 在 CPU上面運行 chatglm ，同時安裝了 pytorch 的CPU 版本，鏡像縮小到 1.5 G了。 LLAMA2直到RLHF (V4)，僅使用拒絕採樣微調。 之後將這兩種方法結合起來，先對拒絕採樣檢查點應用PPO，然後再對採樣進行拒絕採樣。 LLAMA2只使用最大的70B Llama 2-Chat模型進行拒絕採樣。
MQA 是 19 年提出的一種新的 Attention 機制，其能夠在保證模型效果的同時加快 六年級數學作業6b decoder 生成 token 的速度。 本小節內容旨在爲大家提供一個全面的視角，瞭解大模型的關鍵要素，以便在實際工程中構建出更爲強大、靈活且高效的大型預訓練模型。 在RLHF過程中，LLAMA2做了較多工作，對RLHF過程作出了進一步的解釋。 自建了100W的Reward數據集，訓練了兩個獨立的Reword Model。
六年級數學作業6b: 安裝Pytorch
另一個例子是，PILE數據集的研究者利用spamscanner來對有害內容進行分類。 然而，執行此類過濾步驟必須極爲謹慎，並需考慮到下游應用，以免過濾器保留下更可能堅持霸權觀點的聲音。 在利用數據進行預訓練語言模型之前，對貶損內容和性別/宗教偏見進行深度分析是必要的。 以上記錄了在本地部署ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、LangChain、langChain-ChatGLM並進行推理的過程，不包含模型的微調。 通過過程中的不斷學習，對大語言模型及其周邊生態、以及在多種場景下的應用，有了一定的瞭解。
下面中文指令集，大多數從Alpaca翻譯而來，請看下面項目中data目錄。 目前通過ChatGPT或者GPT4作爲廉價標註工爲自己的數據進行數據標註一個不錯的思路。 下面實驗結果均是在租的80G-A100上進行的實驗，與Github裏用的A40的實驗結果會有些差異，主要在訓練時長(純訓練速度，剔除模型保存的時間)。
若採用大載客量車卡，能適應遠期單向高峯小時客流量爲3.0～6.0萬人次的統稱爲地鐵。 根據國家標準，HB、B、2B鉛筆的摩擦係數要求相同，都很低，所以寫起字來比較順滑，是寫字常用的型號，其中2B多用於考試塗答題卡，因爲在保證夠黑、機器識別的基礎上，2B比4B更不容易斷鉛。 可以發現，服務器運行的內核編號和kernel-devel、kernel-headers的版本編號並不一樣。 這個時候有兩種做法，一種是讓服務器的內核版本編號與kernel-devel、kernel-headers版本編號對齊，另外一種是讓kernel-devel、kernel-headers的版本編號與服務器系統運行的內核編號對齊。 5.也是最後一步在“tampermonkey”插件的“管理面板”中找到我們剛纔安裝的“”大會員插件把它打開，這時候我們就完成了所有插件的安裝，就可以享受b站大會員才能看的視頻資源了。
