-6B huggingface链接：https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 摘要 目前，已经有各种类型的预训练架构，包括自编码模型（例如BERT），自回归模型（例如...然而，没有一个预训练框架对三个主要类别的所有任务（自然语言理解（NLU），无条件生成和有条件生成）都表现最佳。...此目标旨在进行序列到序列任务，其预测通常为完整的句子或段落。 这两个新目标与原始目标相同，即Eq.1。唯一的区别在于跨度数量和跨度长度。...序列到序列 GLM RoBERTa可以实现匹配Seq2Seq BART模型的性能，并且优于T5和UniLMv2。...GLM515M （ GPT Large的 1.5 ）可以进一步超越GPT Large。 4 结论 GLM是一种用于自然语言理解和生成的通用预训练框架。
在gin框架中，我们知道用bind函数（或bindXXX函数）能够将请求体中的参数绑定到对应的结构体上。...一、bind的基本作用 在gin框架或其他所有web框架中，bind或bindXXX函数（后文中我们统一都叫bind函数）的作用就是将请求体中的参数值绑定到对应的结构体上，以方便后续业务逻辑的处理。...三、bind及其bindXXX函数 为了能够方便解析不同来源的请求数据及不同格式的数据，在gin框架中就对应了不同的bind及bindXXX函数来解析对应的请求数据。...最后，通过不同的函数将请求中不同的参数解析到结构体上。如下图所示： 四、总结 本文讲解了在gin框架中请求体的内容是如何绑定到对应结构体上的。...同时分析了在gin中不同的bind函数以及bindXXX函数之间的差异。在其他框架中其实也类似，因为在底层的http包中是按标准协议传递参数的，上层只是实现不同而已。
Transformers 提供了数以千计的预训练模型，支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。...你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 本文重点介绍自动模型类（AutoModel）。...ForSeq2SeqLM：序列到序列模型头，用于encoder-decoder类型的任务，主要处理编码器和解码器共同工作的任务，比如机器翻译或文本摘要。...from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM #model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm...在PyTorch 2.0及Transformers的相应版本中更为常见。
然而，这些预训练框架没有一种能同时在三大领域（自然语言理解 (NLU)、无条件生成和条件生成）的所有任务上取得最佳表现。...从原始文本中随机抽样多个句子，以覆盖原始标记的15%。这个目标适用于序列到序列（seq2seq）任务，其预测结果通常是完整的句子或段落。...在这个框架下，给定文本 x 的条件概率 p(y|x) 被定义为填充题答案 v(y) 给定填充题 c(x) 的概率的条件概率。 最后，作者使用交叉熵损失对 GLM 进行微调。...实验结果 在 Table 1 中，展示了实验结果。在相同数量的训练数据下，GLM 在大多数任务上都比 BERT 表现更好，无论是基础还是大型的架构。唯一的例外是 WiC（词义消歧）任务。...我们推测这可能是由于编码器-解码器架构和去噪序列到序列目标的低参数效率所导致的。 Table 2展示了在更大语料库上训练的模型的结果。
然而，在自然语言处理领域，除了自然语言理解任务，还有很多序列到序列的自然语言生成任务，比如机器翻译、文本摘要生成、对话生成、问答、文本风格转换等。...在这类任务中，目前主流的方法是编码器 - 注意力 - 解码器框架，如下图所示。...屏蔽序列到序列预训练 MASS 模型框架 如上图所示，编码器端的第 3-6 个词被屏蔽掉，然后解码器端只预测这几个连续的词，而屏蔽掉其它词，图中 “_” 代表被屏蔽的词。...成为一个通用的预训练框架。...MASS 支持跨语言的序列到序列生成（比如机器翻译），也支持单语言的序列到序列生成（比如文本摘要生成、对话生成）。
然而，在自然语言处理领域，除了自然语言理解任务，还有很多序列到序列的自然语言生成任务，比如机器翻译、文本摘要生成、对话生成、问答、文本风格转换等。...在这类任务中，目前主流的方法是编码器-注意力-解码器框架，如下图所示。 ?...屏蔽序列到序列预训练MASS模型框架 如上图所示，编码器端的第3-6个词被屏蔽掉，然后解码器端只预测这几个连续的词，而屏蔽掉其它词，图中“_”代表被屏蔽的词。...统一的预训练框架 MASS有一个重要的超参数k（屏蔽的连续片段长度），通过调整k的大小，MASS能包含BERT中的屏蔽语言模型训练方法以及GPT中标准的语言模型预训练方法，使MASS成为一个通用的预训练框架...MASS支持跨语言的序列到序列生成（比如机器翻译），也支持单语言的序列到序列生成（比如文本摘要生成、对话生成）。
“ 在序列到序列的自然语言生成任务中完胜 BERT！ ” AI 科技评论按：自 2018 年以来，预训练无疑是自然语言处理（NLP）领域中最热门的研究课题之一。...然而， NLP 领域除了自然语言理解任务之外，还存在很多序列到序列的语言生成任务，例如机器翻译、文本摘要生成、对话生成、问答、文本风格转换等。对于这些任务，使用编码器-注意力-解码器框架是主流方法。...当利用 BERT 和 GPT 进行序列到序列的语言生成任务时，我们通常需要对编码器和解码器分别进行预训练。在这种情况下，编码器 - 注意力 - 解码器框架和注意力机制并没有得到联合训练。...通过调整 k 值，MASS 可以将 BERT 中掩蔽的语言建模和 GPT 中的标准语言建模结合起来，从而将 MASS 扩展成一个通用的预训练框架。...，将 MASS 的应用领域扩展到包含语音、视频等其它序列到序列的生成任务中。
一、ChatGLM41-1、模型介绍北京时间2024年1月16日，智谱AI正式推出GLM-4新一代基座大模型，整体性能相比GLM3全面提升60%，根据实际测试，GLM-4在以中文为主的应用场景中实际性能逼近...GPT-4的95%，在一些中文对齐的测试中，甚至超过GPT-4表现，逼近GPT-4-turbo模型。...usage 中查看。...，查询对应日期的航班号", "parameters": { "type": "object", "properties"...file_id=file_object.id).content)["content"]# 生成请求消息message_content = f"请对\n{file_content}\n的内容进行分析，并撰写一份论文摘要
屏蔽序列到序列预训练MASS模型框架 如上图所示，编码器端的第3-6个词被屏蔽掉，然后解码器端只预测这几个连续的词，而屏蔽掉其它词，图中“_”代表被屏蔽的词。...统一的预训练框架 MASS有一个重要的超参数k（屏蔽的连续片段长度），通过调整k的大小，MASS能包含BERT中的屏蔽语言模型训练方法以及GPT中标准的语言模型预训练方法，使MASS成为一个通用的预训练框架...MASS支持跨语言的序列到序列生成（比如机器翻译），也支持单语言的序列到序列生成（比如文本摘要生成、对话生成）。...在不同的序列到序列自然语言生成任务中，MASS均取得了非常不错的效果。...未来，我们还希望将MASS的应用领域扩展到包含语音、视频等其它序列到序列的生成任务中。
使用easyui框架中的from表单设置数字默认值和日期默认值 强烈推介IDEA2020.2...破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码 我们一般使用普通的form表单，可以直接用value属性就能显示默认值，但是easyui框架这样直接设置value属性的值没用...现在就有值了 设置easyui的form表单的添加修改日期默认值 签订时间
北京大学的研究者提出的一种分层式端到端框架则将这两项任务整合到了一起，并且实现了优于各自单个任务的表现。该研究的论文已被 IJCAI 2018 会议接收。...我们在本研究中主要关注抽象式文本摘要。情感分类是给文本分配一个情感标签，以确定文本中的态度或意见。这也被称为意见挖掘（opinion mining），即提取导出说话人的意见或态度。...编码器将源文本编码成一个隐含表征，解码器则生成摘要。某些近期的抽象式摘要模型是序列到序列模型的变体 [Chopra et al., 2016; See et al., 2017]。...这些研究只是重在摘要，而且不能提升情感分类的表现。 在本研究中，我们探索了在一个端到端的框架中同时提升文本摘要和情感分类水平的第一步。...表 1：我们的模型和抽象式摘要的序列到序列基准在 Amazon SNAP 测试集上的比较。这个测试集包含三大领域：玩具&游戏、运动&户外、电影&电视。
Seq2Seq-Vis专注于“序列到序列”模型，即大多数现代机器翻译系统中使用的AI架构。...“序列到序列模型可以学习将任意长度的输入序列转换成任意长度的输出序列，”IBM研究院的科学家Hendrik Strobelt说道，此外，除了语言翻译外，序列到序列也用于其他领域，如问答、长文本摘要和图像字幕...Seq2Seq-Vis还显示输入和输出句子中的每个单词如何映射到AI模型的神经网络中的训练示例。“解释中最复杂的部分是如何将决策与训练样例联系起来，”Stobelt说，“训练数据描述了模型的世界。...”中的一个问题，AI模型对翻译模型的输出进行了细化。...例如，用户可以选择并更正输出序列中的单词，或者他们可以重新配置注意模型映射输入和输出位置的方式。 但是使用Seq2Seq-Vis并不适合翻译应用程序的最终用户。
= ZhipuAI(api_key="API_KEY") # 请填写您自己的APIKey response = client.chat.completions.create( model="glm...: { "type": "string", "description": "要查询的车次日期...创建聆思应用 我们先简单的编排一下，测试一下环境 点击右上角的部署后，我们可以在首页拿到我们的测试连接 接下来我们创建一个Python脚本进行测试 可以看到，环境目前没有什么问题，剩下的就是如何将聆思和智谱合起来用了...get_zp_data(self, messages): response = self.client.chat.completions.create( model="glm...验证返回结果： 这样我们的项目就算是改造完成了，接下来就要将这个项目烧录到开发套件中。 这篇文章暂时和大家先介绍一下思路，下一篇文章我们一起实现一下。看看最终效果如何，敬请期待。
王辉 华为 | 开源工程师 分享主题：MindSpore简介以及与TVM的联动 内容摘要：MindSpore是一套最佳匹配昇腾AI处理器算力，可用于端边云全场景的开源深度学习框架。...听众收益：通过本次分享，您将会对MindSpore框架的介绍和使用有一定的了解；同时会熟悉TVM编译栈和Runtime的大致流程；最后会学习到如何将WebAssembly技术在AI领域进行落地。...郭跃超 腾讯 | 应用研究员 分享主题：Angel深度学习在广告推荐训练系统中的实践 内容摘要：Angel是腾讯开源的分布式深度学习框架，支持数据并行、模型并行等多种大规模机器学习模型的训练和加速。...吴志华 百度 | 资深研发工程师 分享主题：飞桨框架和分布式训练技术及其应用 内容摘要：飞桨是源于产业实践的开源深度学习平台。本次分享主要介绍飞桨的核心框架、基础模型库、工具组件。...李晓森 腾讯 | 高级研究员 分享主题：Angel图计算技术与实践 内容摘要：万物互连构成了复杂的网络世界，同时也积累了丰富的图数据，并蕴藏着极大的价值；本次分享将介绍Angel是如何解决图计算中的三驾马车问题
在自然语言生成模型的跨域语言迁移中， 通常模型用英语进行训练，然后在其它语言上进行测试. 以文本摘要为例： ? 图3：文本摘要示例 本篇论文针对该问题的特点提出了预训练模型 XNLG。...Modeling Latent Entity Type Information 论文链接：https://arxiv.org/abs/2001.01447 实体链接（Entity Linking）任务旨在研究如何将文本中对实体有歧义的...譬如图11中的销售数据（有日期、区域、销售代表、销售额四个维度），大多数分析师会进行哪些常见的分析呢？...图12：模型框架 要生成分析操作符序列，在 Table2Analysis 框架中我们采取了逐步一个个生成的方式，通过从大量用户创建的（表格、分析）对中学到的语言模型（也即图12中的动作值函数）来作为下一步选择的启发函数...因此，如何将多个强 NMT 模型集成起来得到更好的测试效果，是本篇论文研究的课题。
一、LangChain1-1、介绍LangChain是一个框架，用于开发由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序。...import ConversationBufferWindowMemoryos.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = ""llm = ChatZhipuAI( model="glm...2-4、ConversationSummaryMemory（摘要总结）ConversationSummaryBufferMemory： 是 LangChain 中的一个内存模块，它结合了对话缓冲区和摘要功能...这个模块在内存中保留了最近的交互缓冲区，但与仅仅清除旧交互不同，它将这些交互编译成摘要，并同时使用这些交互和摘要。...摘要预测：predict_new_summary 方法可以直接利用，它可以根据新的消息和现有的摘要来预测新的摘要。
json.load()方法解析 {{ id:"序号，从1开始", title:"论文标题", introduction:"论文摘要的中文翻译",...基本信息： - 论文标题、作者、发表日期、发表期刊、关键词 2. 摘要： - 摘要内容：概括论文的整体内容。 3....对未来的展望 从上面的测试中可以看出，glm-4-9b 在长文本任务，指令遵循上表现相当优秀，同时又能保持相当高的多语言水平与逻辑能力，以 9b 的体量与更大体量的模型掰掰手腕，而相比于这些模型，glm...-4-9b有着推理速度快，部署成本低，易于微调等不可忽视的优点，而在如下的场景中 glm-4-9b 更是适合落地的最佳人选： 智能客服与聊天机器人：glm-4-9b 能够快速响应用户查询，并提供相关的信息和建议...glm-4-9b 能够迅速分析文本内容，提取关键信息，并生成报告或警报。 个性化推荐系统：在电商、视频平台等场景中，基于用户的历史行为和偏好进行个性化推荐至关重要。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
