chgpt建模型（cge模型ppt）
...使用LLMs模块接入自定义大模型,以ChatGLM为例
1、LangChain LLMs模块为自定义大模型接入提供便利。通过封装ChatGLM接口，实现与LangChain其他模块的协同。利用Cache功能，提高响应速度，特别是对重复问题的快速处理。接入方法包括配置Cache与调用模型服务。综上，国内大模型领域发展迅速，ChatGLM-6B作为平民版本，为开发人员提供了低成本、高效率的选项。
2、年10月26日，由我国计算机学会主办的2023中国计算机大会正式拉开帷幕。智谱AI在论坛上推出了一款全自主研发的第三代基座大模型——ChatGLM3及相关产品，这是继推出千亿基座对话模型ChatGLM与ChatGLM2后的又一重要里程碑。
3、国内大模型百度 - Ernie 0 Titan & Ernie BotErnie 0 Titan - 260B参数，擅长多任务处理。Ernie Bot - 类似chatGPT的AI语言模型。智谱AI - GLMGLM系列 - 通用预训练框架，支持多种下游任务。GLM-130B - 双向稠密模型，支持多语言推理。
4、在自然语言处理领域，LLMs，如ChatGPT、LLaMA、ChatGLM和GPT-4等，因其强大的下游任务适应能力而引起广泛关注。然而，由于LLMs的黑盒性质，对于模型整体能力的评估仍然存在挑战。INSTRUCTEVAL评估方法从问题解决、写作和人类价值对齐三个方面对模型进行全面评估，旨在更深入地了解这些模型的功能。
什么是聊天GPT模型?
聊天 GPT 如何运作？正如其首字母缩写词所示，Generative Pre-training Transformer，Chat GPT 是一种基于“transformer”架构的生成语言模型。这些模型能够处理大量文本并学习非常有效地执行自然语言处理任务。特别是 GPT-3 模型，其参数大小为 1750 亿，使其成为有史以来最大的语言模型。
chatgpt（Chat Generative Pre-trained Transformer）是openai研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布，是自然语言处理模型。核心能力：它基于预训练阶段学到的模式和统计规律生成能根据聊天上下文互动，像人类一样交流，还能完成撰写论文、邮件、脚本、文案、翻译、代码等任务。
ChatGPT是由OpenAI开发的聊天机器人程序，于2022年11月30日推出。这个程序基于预训练阶段所见的模式和统计规律，能够生成回答并按照聊天的上下文进行互动，就像人类一样进行聊天交流。它甚至能够完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，以及写论文等任务。
一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答
1、LangChain组件：通过Models、prompts、Indexes、Chains等组件实现大语言模型与外部数据的集成。实战案例：在ModelArts平台上，利用LangChain和ChatGLM3构建本地知识库问答系统，展示从代码运行到功能测试的全过程。总结：基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答系统，需要结合大语言模型与外部数据源，利用LangChain框架的组件实现集成。
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、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。
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。
GPT模型是什么?
1、GPT，全称为Generative Pre-trained Transformer，是一种基于人工智能技术的语言模型。它利用深度学习算法，通过训练大量的文本数据，学习语言的统计规律和模式，从而能够生成符合语法和语义规则的文本内容。
2、ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够基于在预训练阶段所见的模式和统计规律，来生成还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。GPT模型，尤其是它们使用的Transformer架构，代表着AI研究的重大突破。
3、GPT是一种基于人工智能的语言模型软件。GPT由OpenAI开发。它属于自然语言处理领域，可以生成文本、回答问题和完成各种语言任务。GPT模型以大规模的文本语料库作为训练数据，以学习自然语言的模式、逻辑和语义。
4、GPT的全称，是Generative Pre-Trained ，是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。
chartGTP适用于什么软件开发模型?
在软件开发中，常用的软件开发模型包括瀑布模型、敏捷开发、迭代开发等。ChatGPT可以用于辅助软件开发的各个阶段，无论采用何种开发模型。
ChartGPT是一个自然语言处理模型，主要用于语言生成任务，如自动摘要、文本分类、对话系统等。它并不直接适用于软件开发模型，但是可以通过应用其生成的语言模型来辅助开发流程中的文档编写、自动化测试用例生成等任务。
ChatGPT由OpenAI公司开发。作为一个原型人工智能聊天机器人，ChatGPT专注于对话的可用性。其基础是基于GPT-5架构的大型语言模型。官方关于模型优势的论文指出，使语言模型规模更大，并不能从根本上使其更好地理解并遵循用户意图。大型语言模型有时可能生成不真实、具有攻击性或对用户没有帮助的输出。
在软件开发中，常用的软件开发模型包括瀑布模型、敏捷开发、迭代开发等。ChatGPT可以用于辅助软件开发的各个阶段，无论采用何种开发模型。以下是一些使用ChatGPT的软件开发方面的应用：需求收集和分析：ChatGPT可以用于与用户进行对话，了解和澄清用户需求，并帮助开发团队更好地理解用户的期望和需求。
如何利用开源工具搭建AI大模型底座
1、开源社区在AI大模型领域扮演着重要角色，通过利用开源工具，我们可以构建AI大模型的底座。具体技术包括使用Langchain构建对话应用，通过Flowise零代码搭建LLM应用平台，引入领域知识库，使用LocalAI构建本地可应用的模型，以及使用Llama2构建LLM应用。
2、开源社区在AI大模型构建中扮演重要角色，通过使用开源工具可以轻松搭建大模型底座。首先，利用Langchain构建对话应用，如简易版ChatGPT，只需引入两个额外组件。通过编写代码，可实现与人类友好的多轮对话。其次，借助Flowise，无需代码即可搭建LLM应用平台，支持在Windows、mac或Linux上安装使用。
3、构建AI应用的开源基础设施项目指南如下： Chroma 简介：Chroma是一个向量嵌入存储工具，专为AI应用提供原生数据表示方式。 特点：内置所有搭建AI应用所需功能，无需额外配置或安装，简化了开发流程。 LangChain 简介：LangChain是一个灵活的框架，旨在帮助开发者构建更专业的AI应用程序。
4、部署Dify的过程相对简单，我们选择Docker comPOSe，但需确保满足文档中列出的前提条件。首先，从GitHub克隆代码至本地，进入docker目录，即可一键启动。启动后，只需在浏览器中输入localhost即可访问。初次使用时，需要设置管理员账号。
