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https://github.com/THUDM/WebGLM
1、输入以下命令,先把代码下载下来。 git clone https://github.com/THUDM/WebGLM.git 2、下载完成后进入目录,安装第三方依赖。 cd WebGLM 如果提示 read time out,可以切换国内镜像源尝试下载。 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt 3、安装 Node.js,可以快捷...
一是命令行界面, 二是Web服务形式,并且包含WebGLM-2B和WebGLM-10B两种可选模型。 你也可以自己训练WebGLM,官方已提供好了生成器和检索器的训练数据供下载~ 论文地址: https://arxiv.org/abs//2306.07906 GitHub主页: https://github.com/THUDM/WebGLM...
GitHub主页: https://github.com/THUDM/WebGLM —完— 「AIGC+垂直领域社群」 招募中! 欢迎关注AIGC的伙伴们加入AIGC+垂直领域社群,一起学习、探索、创新AIGC! 请备注您想加入的垂直领域「教育」或「电商零售」,加入AIGC人才社群请备注「人才」&「姓名-公司-职位」。
项目地址:https://github.com/THUDM/WebGLM 论文地址:https://arxiv.org/abs//2306.07906 智东西3月8日消息,昨日,中科大、西安交大、清华及微软亚研院研究员联合发表论文,提出一种通过合成数据扩大SFT数据规模,进而提高大模型生成正确数学问题答案可靠性的方法,该方法使70亿参数的Llama 2模型在GSM8K和MATH测试中...
目前,WebGLM 公布了代码地址如下,想体验的朋友可以戳链接到达~ 论文题目: WebGLM: Towards An Efficient Web-Enhanced Question Answering System with Human Preferences 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2306.07906.pdf 项目主页: https://github.com/THUDM/WebGLM...
结果显示,WebGLM 对标人类也具有 43% 的胜率,几乎与 WebGPT-175B 的 45% 胜率打成平手。 论文题目: WebGLM: Towards An Efficient Web-Enhanced QuestionAnswering System with Human Preferences 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2306.07906.pdf 项目主页: https://github.com/THUDM/WebGLM...
评估最终回答时,标准衡量流畅度、正确性、引用准确性、客观性和冗余程度。根据评估结果,WebGLM的搜索结果虽略逊于WebGPT-175B,但比Perplexity.ai和WebGPT-13B表现更好。 项目地址:https://github.com/THUDM/WebGLM 论文地址:https://arxiv.org/abs//2306.07906...