技巧|使用Chatgpt在聊天界面直接显示公式

文章介绍了在使用ChatGPT时遇到的LaTeX公式显示问题,以及如何通过安装Chrome插件Tex-all-the-things来改善阅读体验。该插件支持行间和行内公式的显示。当需要复制公式到markdown文件或避免公式编译时,用户可选择关闭插件功能。此外,文章提供了一种提问方式,确保ChatGPT返回公式代码而非编译结果。

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ChatGPT的使用已经越来越多,从问问题到写代码,但是有些时候,当我们问一些数学问题的时候,由于要显示公式,ChatGPT会直接给我们输出Latex代码。有Latex代码当然是好,我们可以把它放到编辑器编辑即可。

但是说实话,聊天界面直接显示Latex代码,有些时候确实不方便阅读和学习。

不过现在有一个插件可以解决这个问题,不仅可以显示行间公式,还能显示行内公式,我们直接看效果:

要实现上述效果,很简单,而需要在chrome中直接安装插件即可。

插件地址:

https://chrome.google.com/webstore/detail/tex-all-the-things/cbimabofgmfdkicghcadidpemeenbffn​chrome.google.com/webstore/detail/tex-all-the-things/cbimabofgmfdkicghcadidpemeenbffn

安装后,在插件栏开启即可:

而如果有时候我们不想显示公式,还是想让latex显示代码,那只需要把它关闭即可。

不过有时候,我们想将其复制到markdown文件中,我们还是想让他直接显示公式代码的,不过Chatgpt有时比较抽风,它会把行间公式显示出来,但是行内公式直接显示latex代码。这种情况是最难受的,你既不能在chatgpt聊天框中舒服阅读,也不好复制到编译器,例如下面:

这种情况,我们可以这样问ChatGPT:

“nce loss 的损失函数是?(其中所有的公式都直接显示latex代码,不要进行编译)

这样所有公式都会直接显示latex代码,而不会再像前面的四不像了。

<think>好的,用户现在问的是关于使用LM Studio构建智能对话系统。首先,我需要回顾之前的对话历史,确保自己理解上下文。之前的对话中,用户已经询问过“LM”的定义和分类,我给出了详细的解释,涵盖了语言模型和线性模型的不同方面,以及技术演进、应用场景等内容。现在用户的问题更具体,聚焦于LM Studio这个工具,以及如何用它来构建智能对话系统。 首先,我需要确认用户所说的“LM Studio”具体指什么。根据我的知识库,LM Studio是一个本地的语言模型应用开发平台,允许用户在本地运行和微调各种开源的大语言模型(如LLaMA、Falcon等),无需联网即可使用。这可能包括模型的下载、加载、测试、微调等功能。用户可能对如何利用这个工具来构建智能对话系统感兴趣,比如聊天机器人、客服助手等应用。 接下来,我需要分析用户的需求。用户可能是一名开发者或者技术爱好者,希望了解如何使用LM Studio来搭建自己的对话系统。可能的深层需求包括:如何选择适合的模型,如何在本地运行模型,如何进行微调以适应特定场景,如何优化性能,以及如何集成到实际应用中。用户可能希望得到一步步的指导,或者关键点的解析,以便快速上手。 然后,我需要组织回答的结构。根据之前的回答格式,用户可能期望分章节的详细说明,包含核心功能、构建步骤、实践技巧、进阶优化、应用场景等。同时,用户可能希望有具体的代码示例或操作步骤,比如如何下载模型、加载模型、进行对话测试、微调模型等。此外,可能还需要包括注意事项和常见问题的解决办法,比如硬件要求、模型选择建议、性能优化技巧等。 在准备内容时,需要确保信息的准确性和实用性。例如,确认LM Studio支持哪些模型格式(GGUF、GPTQ等),支持的模型库(Hugging Face),如何通过UI进行操作,以及如何编写配置文件进行高级设置。同时,可能需要比较不同模型的优缺点,帮助用户做出选择。另外,关于微调部分,需要解释微调的必要性、数据准备、训练配置,以及如何应用微调后的模型。 还要考虑到用户可能的痛点,比如本地运行的硬件限制(GPU内存、显存不足),如何处理大模型的资源消耗,量化技术的作用,如何提升推理速度等。此外,用户可能关心如何将构建的对话系统集成到实际应用中,比如通过API服务,或者与其他系统对接,这里需要给出具体的实现方法,如使用FastAPI搭建API。 需要验证是否有最新的信息更新,比如LM Studio的最新版本是否支持更多功能,或者是否有新的模型或工具推荐。同时,确保所有技术术语和步骤解释清晰,避免使用过于专业的术语,或者提供必要的解释,以便不同技术背景的用户都能理解。 最后,检查回答是否符合之前的格式要求,如使用中文、正确应用LaTeX公式(如技术指标中的计算公式)、代码使用正确的语法高亮、结构清晰分点等。确保没有遗漏用户可能关心的关键点,比如评估指标、性能优化、常见问题解决等,以提供全面的指导。</think>--- ### 一、LM Studio 是什么? **LM Studio** 是一个本地化的大语言模型(LLM)开发与部署工具,支持在个人电脑(Windows/macOS/Linux)上**无需代码**即可运行、测试和微调开源大模型(如 LLaMA、Falcon、Mistral 等)。其核心优势包括: - **完全离线运行**:保护隐私,无需联网 - **一键加载模型**:支持 GGUF、GPTQ 等格式 - **对话界面友好**:类似 ChatGPT 的交互体验 - **硬件适配优化**:自动利用 GPU/CPU 资源 --- ### 二、构建智能对话系统的关键步骤 #### 步骤 1:模型选择与下载 - **模型推荐**(HuggingFace 开源社区): - 轻量级:`TinyLlama-1.1B-Chat`(1.1B 参数,显存占用 <3GB) - 平衡型:`Mistral-7B-Instruct`(7B 参数,支持长上下文) - 高性能:`Llama-3-8B-Instruct`(8B 参数,逻辑推理强) - **操作示例**: ```python # LM Studio 内置模型搜索(直接输入模型名称) # 例如:搜索 "TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF" # 点击下载后自动保存到本地模型库 ``` #### 步骤 2:模型加载与配置 - **硬件适配**: - GPU 加速:勾选 `Use Metal GPU`(macOS)或 `CUDA`(NVIDIA GPU) - 显存优化:启用 `GPU Offload`(部分层加载到 GPU) ```json // 高级配置示例(JSON 格式) { "context_length": 4096, "temperature": 0.7, "top_p": 0.9 } ``` #### 步骤 3:对话系统开发 - **基础对话测试**: ``` 用户输入:帮我写一首关于春天的诗 模型输出:春风轻拂绿柳枝,细雨润物百花知...(自动续写) ``` - **角色定制**(System Prompt 控制): ```text [INST] <<SYS>> 你是一个专业的医疗助手,仅回答健康相关问题,拒绝其他请求 <</SYS>> 用户问:如何治疗感冒? [/INST] ``` --- ### 三、进阶功能:微调与部署 #### 1. **本地微调(Fine-tuning)** - **数据准备**: - 格式:JSONL 文件(每行 `{"text": "问:...答:..."}`) - 示例数据: ```json {"text": "问:Python怎么排序列表? 答:使用 sorted() 函数或 list.sort() 方法"} ``` - **微调配置**: ```python # 在 LM Studio 中选择 "Train" 标签 # 设置参数: Epochs = 3 Batch Size = 2 Learning Rate = 2e-5 ``` #### 2. **API 部署** - **启用本地 API 服务**: ```bash # 启动命令(默认端口 1234) curl -X POST http://localhost:1234/v1/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"prompt": "你好", "max_tokens": 50}' ``` - **集成到应用**(Python 示例): ```python import requests response = requests.post("http://localhost:1234/v1/chat/completions", json={ "messages": [{"role": "user", "content": "解释量子力学"}] }) print(response.json()['choices'][0]['message']['content']) ``` --- ### 四、性能优化技巧 | 优化方向 | 具体方法 | |----------------|--------------------------------------------------------------------------| | **推理加速** | 使用量化模型(如 Q4_K_M GGUF 格式,显存占用减少 50%) | | **内存管理** | 限制 `max_seq_len`(如设为 2048),启用 `mmap` 内存映射加载 | | **批处理** | 同时处理多轮对话(需在配置中设置 `batch_size=4`) | --- ### 五、典型应用场景 1. **企业知识库问答** - 上传内部文档(PDF/Word),通过 RAG 架构实现精准回答 2. **游戏NPC对话** - 加载轻量模型(如 Phi-2),实时生成动态剧情 3. **代码助手** - 连接 VSCode 插件,实现本地化 Copilot 功能 --- ### 六、注意事项 1. **硬件要求**: - 7B 模型:最低 8GB RAM + 4GB 显存(推荐 16GB RAM + 8GB 显存) - 13B 模型:需 32GB RAM + 12GB 显存 2. **模型安全**: - 使用 `llama.cpp` 的 `--mlock` 参数防止模型交换到磁盘 3. **调试工具**: - 监控 GPU 使用:`nvidia-smi`(Linux/Windows) - 内存分析:LM Studio 内置资源监视器 --- ### 七、与其他工具的对比 | 工具 | 优势 | 局限性 | |---------------|-------------------------------|----------------------------| | **LM Studio** | 完全离线,界面友好 | 仅支持开源模型 | | **Ollama** | 命令行操作便捷 | 自定义能力弱 | | **GPT4All** | 预装多模态模型 | 更新速度慢 | 如果需要具体案例(如搭建客服机器人全流程),可进一步说明需求! 🚀
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