chatgpt多模态开源项目 clip多模态

本文目录一览：

• 1、单卡就能玩的开源大语言模型:ChatGLM及其应用介绍
• 2、...官方plus的国内高可用GPT-4生产力工具:LobeChat程序
• 3、炫到爆炸!HuggingGPT在线演示惊艳亮相,网友亲测图像生成绝了
• 4、一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答

单卡就能玩的开源大语言模型:ChatGLM及其应用介绍

ChatGLM，一款由中国清华大学开发的开源大语言模型，因其卓越的性能和广泛应用而备受瞩目。作为国内语言处理领域的明星，它在国际竞争中崭露头角，尤其是在斯坦福大学大模型中心的评测中，GLM-130B脱颖而出，成为亚洲唯一入选的大型模型。

ChatGLM的基础模型是GLM，它的一大创新在于自回归空白填充的自监督训练方法。通过调整空白区域的大小，GLM既能像encoder-only模型处理NLU（文本分类），又能像decoder-only模型进行NLG（文本生成），还能像seq-to-seq模型进行条件NLG（如对话、机器翻译）。

ChatGLM-6B模型概览 ChatGLM-6B是由清华大学团队开发的开源大语言模型，基于Transformer架构，支持中英文双语对话与问它拥有62亿个参数，采用GLM架构，并通过模型量化技术，可在普通显卡上运行（仅需6GB显存）。

...官方plus的国内高可用GPT-4生产力工具:LobeChat程序

1、LobeChat是开源高性能聊天机器人框架，支持语音合成、多模态、插件系统，用户可一键部署私人ChatGPT/LLM网页应用程序。程序体验一流，收获了大量用户支持。该项目在众多开源GPT程序中以开放插件生态系统独树一帜，展现出快速开发和功能拓展能力。

炫到爆炸!HuggingGPT在线演示惊艳亮相,网友亲测图像生成绝了

HuggingGPT不仅仅是一个单一的大模型，而是作为ChatGPT和HuggingFace模型间的桥梁，它集成了数百个模型，如文本分类、图像生成等，能够处理各种复杂的任务。这种协作方式使得AI系统更加强大和灵活，能适应不同场景的需求。

炫酷无比的HuggingGPT在线演示演示了其惊艳的能力，网友们迫不及待地进行了亲身体验。这个由浙江大学和微软合作开发的系统，通过将ChatGPT与HuggingFace社区的AI模型结合，实现了多模态复杂任务的高效处理。

一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答

1、ChatGLM3是基于Transformer的开源语言模型，由清华大学KEG实验室和智谱AI公司训练。提供文本处理、对话流畅性等功能。2 LangChain框架 LangChain是一个开源框架，允许开发者结合GPT-4等大语言模型与外部数据源，实现复杂功能，如问答系统。

2、受GanymedeNil和AlexZhangji的启发，我们构建了一个全开源模型驱动的本地知识库问答系统，支持ChatGLM-6B和其他模型通过fastchat api接入，包括Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala、RWKV等。默认使用GanymedeNil/text2vec-large-chinese作为嵌入，并使用ChatGLM-6B作为语言模型。

3、本文介绍如何安装和使用LangChain-Chatchat，一个基于Langchain与ChatGLM等大语言模型的本地知识库问答应用。安装步骤分为三种方式：autoDL、docker和本地部署。本地部署虽然较为麻烦，但能提供更灵活的调试环境和深入了解项目运行机制的机会。

4、在应用实例中，如LangChain框架结合ChatGLM2-6B，通过本地知识库提升问答质量。它涉及加载和处理本地知识文件，如章节划分和向量化存储，以及用户查询的向量化匹配和LLM的参与。然而，应用中也存在挑战，如回答质量、信息检索准确性和模型生成的合理性。