2010·5·26--白痴的开始

在经历了短暂的放纵之后,作者意识到需要加快脚步,开始真正的努力。通过吃冰淇淋作为奖励,作者找到了激励自己的方式。这篇文章分享了个人在自我提升过程中的思考和行动。

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        最近,课程差不多结束了,该考的也考得差不多了,彻彻底底地荒废了3天,现在,要真正开始努力了,因为我很笨,不如人家那么聪明,所以要加快脚步,不能再纵容自己了。累了的时候就吃个冰淇淋奖励自己吧,对呀,这几天都没吃冰淇淋,还真的想吃了...

      好吧,那现在开始就努力吧!哈哈...希望大家没有看到我这篇白痴文章...

### 关于ChatGLM3-13B模型 #### 模型介绍 ChatGLM3-13B 是一款专为对话场景优化的大规模预训练语言模型,拥有约13亿参数量。该模型基于Transformer架构设计,在自然语言处理任务尤其是中文语境下的表现尤为突出。通过大量文本数据的学习,能够实现高质量的人机交互体验。 #### 使用教程 为了顺利运行此模型,建议先搭建合适的开发环境: 1. 安装Python 3.x版本; 2. 利用pip工具安装必要的库文件如transformers、torch等; 3. 创建虚拟环境并激活它以便更好地管理依赖关系。 具体操作如下所示: ```bash conda create -n glm python=3.8 conda activate glm pip install torch transformers ``` 加载与预测过程可以参照以下代码片段完成初始化设置以及简单的问答流程演示: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-13b") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("THUDM/chatglm3-13b") input_text = "你好啊" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(response) ``` #### 下载方式 用户可以直接访问HuggingFace平台获取官方发布的最新版ChatGLM3-13B模型及其配套资源。链接地址为:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-13b/tree/main 。在这里不仅可以找到完整的模型结构定义和权重参数,还有详细的API文档可供查阅学习[^2]。 #### 性能特点 相较于其他同类型的大型语言模型,ChatGLM3-13B具有以下几个显著优势: - 更加贴近实际应用场景的需求,特别是在多轮次对话理解和生成方面表现出色; - 支持更广泛的领域话题讨论,无论是科技资讯还是日常生活都能应对自如; - 经过针对性调优后的计算效率更高,能够在较低硬件配置下保持流畅运转性能[^3]。
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