Chatglm-6b를 사용하여 수집 질문-답변 쌍을 미세 조정하려는 시도 - 코드 세계

Chatglm-6b를 사용하여 수집 질문-답변 쌍을 미세 조정하려는 시도

발 2023-08-02 04:58:23 독서 시간: null

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출처blog.csdn.net/wxl781227/article/details/130621483

Chatglm-6b를 사용하여 수집 질문-답변 쌍을 미세 조정하려는 시도

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지도를 사용하여 수집을 실현하고 확인하십시오.

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크롤러 도구를 사용하여 Alibaba 상품 데이터를 일괄적으로 수집하는 방법을 자세히 설명하십시오.

文献阅读 이미지 초해상도를 배우려면 GAN을 사용하여 이미지 저하를 먼저 수행하는 방법을 배우십시오.

ChatGLM-6B 대형 모델 미세 조정 실용 요약

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시작 속도가 느려질 수 있습니다 KVO를 사용하여

Android 개발 도구 일식! 이 인터뷰 질문과 답변에 의거하여 먼저 수집

ChatGPT의 질문 예술: 신 수준의 알고리즘 프롬프트를 사용하는 방법 고품질 답변을 쉽게 얻을 수 있습니까?

LLM: LLaMA Efficient Tuning([전체 매개변수/LoRA/QLoRA] 주류 대형 모델[ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan 등)을 효율적으로 미세 조정할 수 있는 효율적인 도구 [사전 훈련 + 지시 감독 미세 조정 +

[해결 방법] 콘솔은 미리보기 및 응답 데이터를 일관되지 않게 구문 분석하고, 변환 응답을 사용하여 응답 데이터를 수정합니다.

OpenCvSharp는 Hikvision 카메라를 사용하여 이미지를 수집하고 pictureBox에 표시합니다.

Amazon SageMaker를 사용하여 ChatGLM 모델을 미세 조정하고 배포합니다.

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Python은 Prime(n) 함수를 작성합니다. 알려진 양의 정수 n에 대해 숫자가 소수인지 판단하여 소수이면 True를 반환하고 그렇지 않으면 False를 반환합니다. 위의 함수를 이용하여 1~100 사이의 모든 쌍소수를 출력하는 프로그램을 작성하시오(쌍소수 차이는 2)

손을 잡고 ChatGLM2-6B의 P-Tuning 미세 조정을 실현하십시오.

lodash 사용 시리즈 4 :지도를 사용하여 / 변환을 감소

멀티 스레딩 및 멀티 프로세싱을 사용할 때 jupyter가 두려워 할 수없는 오류보고 문제를 해결하고 tqdm을 사용하여 진행률 표시 줄을 표시합니다.

NLP(63)는 Baichuan-7b 모델을 사용하여 문자 관계 분류 작업을 미세 조정합니다.

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Pandas는 6 또는 6을 사용합니다. 이 질문을 시도하면 알 수 있습니다.

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