chatglm3-6b

基于基础模型BERT与大语言模型ChatGLM3-6B实现文本分类、信息抽取、文本匹配等任务在实现文本分类、信息抽取、文本匹配等任务时，可以采用两种主要的方法。首先，可以对一些基础模型进行微调训练，以适应特定任务的需求。这种方法通常需要标注数据，通过调整模型参数来提高其在特定任务上的表现。

LLaMA-Factory微调（sft）ChatGLM3-6B保姆教程CUDA安装完毕后，通过指令nvidia-smi查看1、选择下载目录：E:\llm-train\LLaMA-Factory，并打开

基于OneAPI+ChatGLM3-6B+FastGPT搭建LLM大语言模型知识库问答系统拉取镜像创建挂载目录启动容器访问IP:3001 注意：用户默认root 密码默认123456，首次登录后务必修改密码

大语言模型LangChain + ChatGLM3-6B的组合集成：工具调用+提示词解读PROMPT_TEMPLATES[“agent_chat”] = { “ChatGLM3”: “”" You can answer using the tools, or answer directly using your knowledge without using the tools.Respond to the human as helpfully and accurately as possible. You have access to the following tools: {tools

【大模型】更强的 ChatGLM3-6B 来了，开源可商用ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：