chatglm相关问题

Question

我在本地部署了chatglm2-6b版本，
第一个问题：在对话的过程中，该模型能否根据对话来进行自主学习，换而言之和我的对话是否会改变模型，
第二个问题：如何进行模型微调，结合本地知识库，实现检索增强生成（RAG）的功能

Answer 1

qq_26083679 晚上好🌙🌙🌙
本答案参考ChatGPT-3.5

我了解你的问题。下面是对你每个问题的解答：

1. 在对话的过程中，chatglm2-6b模型无法自主学习。chatglm模型实际上是采用预训练的方式进行训练的，而不是通过对话进行实时学习。因此，你的对话不会改变模型本身。需要注意的是，chatglm仍然可以从大规模的数据集中学习到丰富的对话知识，并且能够根据先前的对话进行有意义的回应。

2. 要实现模型微调并结合本地知识库，来实现检索增强生成（RAG）的功能，你可以按如下步骤进行：

   1. 准备本地知识库：首先，你需要准备一个本地的知识库，其中包含了你希望chatglm模型参考的相关信息。你可以将知识库中的信息组织为问题-答案对的形式，方便模型进行检索。

   2. 微调chatglm模型：接下来，你需要使用微调技术，将chatglm模型与本地知识库进行结合。这一过程涉及到两个步骤：

      • 生成数据集：使用搭建好的本地知识库，生成对话数据集。对话数据集的每一个样本包含一个问题和一个对应的回答。
      • 微调chatglm模型：使用生成的数据集，对chatglm模型进行微调。你可以利用已有的微调工具或者自行开发代码来实现这一步。

   3. 实现检索增强生成（RAG）的功能：完成模型微调后，你可以使用微调后的chatglm模型来实现RAG的功能。具体的实现方式可以参考Hugging Face的RAG库，该库提供了一些方便的工具和模型，用于结合检索和生成式任务。

希望以上解答能够对你有所帮助。如果你需要具体的代码示例，我建议你参考Hugging Face的官方文档和示例代码。