SMP 2023 ChatGLM金融大模型挑战赛环境如何配置?专属新手的保姆及教程来啦!

LangChain+ChatGLM如何调优? 众所周知,调试是在开发过程中以及在项目投入使用前必不可少的阶段,甚至有80%的0时间我们都在进行这一步骤,以此找出错误原因和具体位置,然后修正代码,最终呈现出最符合自己理想的设计。 阅读详情

    最近,我手上有个超级酷炫的消息要分享给大家!安硕信息、阿里云和魔搭社区联手发起了「ChatGLM 金融大模型挑战赛」!

    这次挑战赛的目标非常明确,就是利用咱们自家炉火纯青的大型语言模型,为金融行业提供一流的、贴心的服务。我兄弟,为了激发我们头脑中的创意火花,组委会可是给咱们提供了堪称豪华的资源支持!算力?别提了,绝对是够狠的,数据?绝对是丰富到爆的,技术支持?嘿嘿,有问必答,秒回不手软!

    等等,关键来了!冠军岂止是场面上的获胜者?咱们最后的奖励可是层出不穷,听好了!现金奖金三万大洋,顶级 ChatGLM2-12B 模型商业授权价值 180 万大洋,还有价值三十大洋的 GPU 算力使用权!嗷嗷嗷,这可是让咱们飞跃向前的机会!

    我们的任务就是把ChatGLM2-6B模型玩得风生水起,打造一个超级智能的金融问答系统,给用户提供无与伦比的精准解答!记住,除了这款大型语言模型,其他都不许碰,但你可以利用公开的数据来给模型做微调,还可以施展出绝活,使用向量数据库等最新技术来提升系统的性能哦!

    我提前告诉你,咱们这场挑战绝对是金融领域语言模型应用的创新新突破,它将带来不同领域间的紧密融合。我们每个人都是活雷锋,踏上这个异想天开的探索之旅!在这个广袤的知识海洋里,让我们搅动起思想的涟漪,激发出独特的灵感火花!一起走向辉煌,创造属于我们自己的传奇!

    那么本次比赛最基本的环境该如何配置呢?欢迎新手小白们用我的以下方法进行尝试:

根据官方给出的资料可以看出需要去两种网址进行下载:

模型下载地址:

 

FinGLM开源项目解析:基于大模型的金融年报智能问答系统 检索增强生成(RAG)技术通过结合信息检索与大型语言模型(LLM)的生成能力,有效解决了传统NLP工具在处理复杂、结构化文档时面临的精度与可验证性挑战。其核心原理是先将非结构化数据(如PDF文档)转化为结构化知识库,再利用大模型理解用户意图并生成精准查询指令,最终基于检索到的准确信息组织回答。这一技术路径在金融、法律等对数据准确性要求极高的领域具有重要价值,能够显著提升信息提取的可靠性和复杂计算能力。以金融年报分析为例,传统方法难以快速响应“计算某公司流动比率”等涉及多表格数据关联与计算的业务查询。通过应用 阅读详情

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