Closed bruceye777 closed 1 year ago
glm是语言模型,和匹配没关系
那个脚本用的向量模型是m3e-large,我看在huggingface上面下载量排在很前面,那应该用什么模型效果会更好点了? @c121914yu
m3e要归一化并且升纬到1536才能用
我看了原始脚本有升纬到1536看,至于归一化我在encode加入了参数normalize_embeddings=True,不过效果依旧,还是匹配不到文本
glm自身语义理解问题,感觉相比gpt需要更多prompt去补充
我看了原始脚本有升纬到1536看,至于归一化我在encode加入了参数normalize_embeddings=True,不过效果依旧,还是匹配不到文本
请问这个脚本在哪里获取的,方便提供下吗? 我是想接m3e-base
我看了原始脚本有升纬到1536看,至于归一化我在encode加入了参数normalize_embeddings=True,不过效果依旧,还是匹配不到文本
请问这个脚本在哪里获取的,方便提供下吗? 我是想接m3e-base
就在这个项目里面提供的,你搜下, openai_api.py
请问解决了吗
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Is it solved?
我也是这个问题,请问源码哪里需要修改
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I also have the same problem. May I ask where in the source code I need to modify it?
我这是m3e向量检索相似度非常小,每次回答都没有引用
基于此文档《3分钟在Fastgpt上用上GLM》 https://doc.fastgpt.run/docs/other/ChatGLM2/
不过有报错 File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pydantic/main.py", line 945, in json raise TypeError('
dumps_kwargs
keyword arguments are no longer supported.') TypeError:dumps_kwargs
keyword arguments are no longer supported.修改了代码 yield "{}".format(chunk.json(exclude_unset=True, ensure_ascii=False)) 修改为 yield "{}".format(chunk.json())
然后分别尝试使用了QA拆分和CSV导入两种方式,原始QA数据就是20个问题。
测试下来回答质量很差,可以说完全不着边际 完全匹配不到数据集中的内容
这是哪里出了问题啊?