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聊聊从大模型来看NLP解决方案之UIE

模型实践 nlp 解决方案框架

自然语言处理NLP任务的实现，相比较以前基于传统机器学习算法实现方法，现在越来越集中使用大模型来实现。通过——数据标注-模型训练-模型调优/微调-模型压缩-预测部署的大模型流程，覆盖NLP多场景满足开发者落地实现与灵活定制的需求。 PaddleNLP是其中典型的NLP解决方案库，通过聚合业界优质预训练模型并提供开箱即用的开发体验，覆盖NLP多场景的模型库搭配产业实践范例可满足开发者灵活定制的需求。

2024-04-23

1300

聊聊大模型的屏蔽词工程

开源框架模型数据算法

在做微调训练时，鉴于业务场景的需要，可能会存在微调数据集中含有敏感词汇，譬如：自杀、跳楼等。而开源模型可能没有做敏感词汇的屏蔽工程。因此可能就会出现不可预控的现象，而我遇到的是，当我输入敏感词汇时，模型(基于ChatGLM3)大多数时候返回空，继续正常提问，还是空的。此时模型相当于已经挂了。普遍来看，敏感词汇的覆盖场景是比较多的，尤其是控制不了用户的输入，很有可能就会恶意或无意的输入敏感词，而模型如果不能正常的回复，或是屏蔽这类词汇，很容易就会出现我的问题。

2024-04-17

1860

聊聊ChatGLM3多用户并发API调用的问题

api 并发部署接口模型

目前在公司内部4张A10的GPU服务器上部署了ChatGLM3开源模型；然后部署了官方默认的web_demo、api_demo两种模式；重新设计了前端，支持H5和安卓两个客户端调用。但却发现了不能并发访问的问题。

2024-04-10

2601

聊聊大模型"打字机"效果的背后技术——SSE

事件 sse 客户端连接模型

SSE：Server Sent Event；服务器发送事件。 Server-Sent Events（SSE）是一种由服务器向客户端推送实时数据的技术。它是构建基于事件的、服务器到客户端的通信的一种方法，特别适用于需要实时更新和推送信息的应用场景，如实时通知、股票交易、实时游戏状态更新等。 SSE的工作原理是，一旦客户端（通常是浏览器）与服务器建立连接，该连接会保持开放状态，服务器就可以推送事件给客户端，直到客户端或服务器决定关闭它，而无需客户端不断地询问服务器是否有新消息。这大大减少了网络通信量，提高了应用程序的性能和响应速度。

2024-03-28

1530

聊聊多模态大模型处理的思考

语音语音合成开源 embedding 模型

多模态：文本、音频、视频、图像等多形态的展现形式。目前部门内业务要求领域大模型需要是多模态——支持音频/文本。从个人思考的角度来审视下，审视下多模态大模型的实现方式。首先就要区分输入与输出，即输入的模态与输出的模态。从目前来看，模型的输出大多都是文本，模型的输入一般是图片/文本；但少数的大模型比如QWen、讯飞星火等支持语音的输入。

2024-03-27

1270

聊聊ShareGPT格式的微调数据集

脚本开发模型设计数据

function_call表示函数调用，什么是函数调用？其作用是什么？由于大模型的数据一般都是截止于某个时间点之前的数据，不具备实时性。比如，我要问今天的天气，正常来说，由于模型参数的局限性，是不会知道的。但基于函数调用的功能，就解决了这个问题。所谓的function_call，在某个程度来说，可以理解为API调用，这个API就是一个function，提供了某种功能。 observation表示观测结果，即function_call的执行结果。 tools表示工具，即对function_call的总结描述。

2024-03-26

2980

聊聊心理医疗领域大模型的落地思考

开源产品模型数据医疗

近来，工作偏向于心理医疗领域方面的大模型，仅从领域大模型的落地，聊聊个人的一些思考。

2024-03-21

810

聊聊大模型微调训练全流程的思考

医疗模型数据算法优化

参考现有的中文医疗模型：MedicalGPT、CareGPT等领域模型的训练流程，结合ChatGPT的训练流程，总结如下：在预训练阶段，模型会从大量无标注文本数据集中学习领域/通用知识；其次使用{有监督微调}(SFT)优化模型以更好地遵守特定指令；最后使用对齐技术使LLM更有用更安全的响应用户的提示。

2024-03-19

1550

聊聊ChatGLM-6B医疗数据微调

模型数据医疗开源脚本

参考了多个医疗大模型，如扁鹊、灵心等，重新思考了下微调的方案以及数据集的格式；基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架，审视其数据集格式，以及调试效果，进行微调。最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开源框架成功的微调出来我想要的结果。

2024-03-17

1270

聊聊大模型的微调实现及其应用

架构设计框架模型数据开源

模型的微调有多种方式，对于入门的来说，一般都是基于官方的文档微调；最近发现很多开源库，其目的就是支持应用多种微调策略来微调模型，简化模型的微调门槛。比如 ChatGLM-Efficient-Tuning、LLaMA-Factory。其架构逻辑如下：

2024-03-16

1600

聊聊ChatGLM-6B源码分析(二)

hidden self 编码模型源码分析

GLM模型中位置编码是2D的，有两层的位置表示，分别是序列的位置表示和mask block的位置表示。由get_position_ids函数处理。position_ids对应GLM论文中的postion 1，block_position_ids对应GLM论文中的position 2。

2024-01-13

1950

聊聊ChatGLM中P-tuning v2的应用

hidden prefix self torch 模型

论文PDF地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf

2024-01-13

1800

聊聊ChatGLM-6B的源码分析

hidden self size 函数源码分析

作用：在微调时（以P-Tuning V2为例），方法训练时冻结模型的全部参数，只激活PrefixEncoder的参数。其源码如下，整体来看是比较简单的。

2024-01-09

3360

聊聊从源码来看ChatGLM-6B的模型结构

ChatGLM是transformer架构的神经网络模型，因此从transformer结构入手，分析其源码结构。 transformer结构：

2024-01-07

8000

聊聊ChatGLM6B的微调脚本及与Huggingface的关联

变量脚本模型配置源码

本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。

2024-01-04

3830

聊聊流式数据湖Paimon(五)

flink 数据湖 version 脚本框架

在IDEA中创建Flink项目，由于没有Flink的archetype，因此需要手动创建一下。参考：idea快速创建flink项目，至此Flink的项目框架就搭建起来了。注意：必须注释掉pom文件中的provided；否则运行时会报错： Error: A JNI error has occurred, please check your installation and try again

2023-12-30

2250

聊聊流式数据湖Paimon(四)

数据湖 null snapshot time 数据

Paimon中的表被多流填充数据且打宽维度后，支持流读、批读的方式提供完整的Changelog给下游。

2023-12-29

3310

聊聊流式数据湖Paimon(三)

存储数据湖内存数据压缩

如果表没有定义主键，则默认情况下它是仅追加表类型(Append Only Table)。根据桶(Bucket)的定义，我们有两种不同的仅追加模式："Append For Scalable Table"和"Append For Queue"；两种模式支持不同的场景，提供不同的功能。只能向表中插入一条完整的记录。不支持删除或更新，并且不能定义主键。此类表适合不需要更新的用例（例如日志数据同步）。

2023-12-26

3860

聊聊流式数据湖Paimon(二)

数据库存储数据湖数据同步

Apache Paimon 最典型的场景是解决了 CDC (Change Data Capture) 数据的入湖；CDC 数据来自数据库。一般来说，分析需求是不会直接查询数据库的。

2023-12-26

5480

聊聊流式数据湖Paimon(一)

存储数据湖数据性能压缩

Apache Paimon (incubating) 是一项流式数据湖存储技术，可以为用户提供高吞吐、低延迟的数据摄入、流式订阅以及实时查询能力。

2023-12-26

6300

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