自己做免錢Chat GPT吧

閱讀時間約 2 分鐘
  • 當Chat GPT回答的東西不是你想要的,怎麼辦呢?

我們提供想法的思路於:ChatGPT回答不是你要的怎麼辦?


  • 我想自己動手改善,但是我沒有GPU這項資源怎麼辦?

我們提供免費使用方式於:使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 0


  • 有了操作環境,但是我不知道怎麼打程式怎麼辦呢?

我們提供一系列實作教學於:

  1. Meta 與HuggingFace對於Llama模型的使用權限開啟教學: 使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 1
  2. 模型量化與Token申請方式教學: 使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 2
  3. 語言模型載入與輸出停止機制教學: 使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 3
  4. HuggingFace Pipeline設置教學: 使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 4
  5. RAG技術實作教學: 使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 5
  6. 漂亮UI實作教學: 使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 6


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到目前為止,我們已經完成RAG技術的實作,在上一篇文章使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 5中,可以看到加入RAG之後,可以讓我的大型語言模型回答更為精確。 現在我們要把它用一個畫面做呈現,而不是以程式碼來給大家看,就類似Chat GPT這樣,背後有複雜的程式運行,但是眾人
延續使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 4,我們現在遇到一個問題:語言模型回答的資訊不是我想要的。 於是我參照ChatGPT回答不是你要的怎麼辦?,想使用低成本的技術:RAG,來改善這問題。 以下開始實作,首先引入一個重量級工具包,它叫做LangChain,這是做語言模型
在使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 3中我們已經建立好大型語言模型遇到哪些「字串」要停止輸出的列表,現在我們將它製作成一個物件,對應程式如下: from transformers import StoppingCriteria, StoppingCriteriaList
延續使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 2 我們已經確定可以進入HuggingFace之後,就要來載入模型,其對應程式為: Model_Config = transformers.AutoConfig.from_pretrained( Mode
背景 各位ChatGPT使用者是否常常發生以下狀況:ChatGPT跟你雞同鴨講。 原因就出在ChatGPT當初在訓練時,在你所處的專業Domain並沒有足夠的訓練資料。 針對這種情況要怎麼辦呢? 今天將介紹幾種分法來解決,並分析各種方法的優劣。 方法羅列 提示工程 (Prompt E
接著載入Part 2需要的相關依賴,其分別為: from torch import cuda, bfloat16import import transformers 然後選擇我們要的Meta模型,這邊可以是Llama 2或者是Llama 3,後者是Meta最新釋出的模型。 同時我們也讓系統自
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