chatgpt算法开源 算法开源平台
本文目录一览：
清华ChatGLM底层原理详解——ChatGPT国内最强开源平替,单卡可运行...
1、ChatGLM-6B，由清华大学开发的开源对话语言模型，基于General Language Model (GLM)架构，拥有62亿参数，支持中英双语对话。相较于OpenAI的GPT系列及Anthropic的Claude等，虽未开源，但ChatGLM-6B通过约1T标识符的双语训练，加之监督微调、反馈自助、强化学习等技术，已能生成与人类偏好相匹配的
chat-gpt开放接口如何调用?
1、解决延迟问题的官方解决方案是采用流式（Stream）技术，即SSE（Server-Sent Events）。通过在调用接口时增加stream： true参数，可以实现流式返回。采用流式调用接口后，整个接口逻辑会发生改变，无法使用普通API方式的逻辑，因为流式方式要求重新调整接口实现的逻辑架构。
2、访问Chat GPT的官方网站并登录。 点击“开始一个新对话”按钮。 选择你想要使用的对话模型，比如GPT-5或GPT-4。 在输入框中输入你的问题或命令（即Prompt），然后开始对话。Chat GPT的对话功能包括： Chat GPT可以持续提问和追问，使对话更加深入和精确。
3、注册谷歌邮箱首先，确保电脑上安装谷歌浏览器并获取稳定网络。登录步骤如下：打开，点击右上角的登录，创建新账号，选择个人用途。填写姓名（使用英文），生日，创建Gmail地址，设定密码并妥善保存。使用QQ邮箱验证，输入验证码后，完成注册并切换至中文模式。
4、首先，开发者需要从官方GitHub仓库下载示例代码，并按照README文件进行安装。在本地运行代码后，将服务器地址输入到ChatGPT平台中，即可通过插件界面与之进行交互。在成功安装插件后，开发者可以通过查看调试日志来确保接口能够正常工作，并通过本地接口获取数据。
5、首先，获取API访问权限至关重要。大部分API都需要用户申请密钥。Unsplash则要求先创建应用，才能获取API密钥。拿到API密钥后，即可开始测试。Unsplash API功能丰富，我们只需了解如何使用“Search Photos”功能搜索图片即可。在学习如何使用Postman测试API前，不妨先阅读文档，如果看不懂，ChatGPT也能提供帮助。
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、部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。
3、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。
4、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。
5、在落地场景中，目标是构建一个行业场景问答助手。通过构建覆盖场景的X条文本数据库，并以客观测试集评估模型性能。使用Rouge-L和BLEU-4指标指导迭代，评估指标统一为客观测试集上的Rouge-L和BLEU-4。开源框架优化方面，基于langchain-ChatGLM进行开发。
6、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。
还没有评论，来说两句吧...