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一共准备了300多条数据，二八分为测试集和训练集；微调用的参数和项目一样；数据集准备是按照下面的方式准备的问答对，没有涉及多轮问答，history设置的是空list： Solutions 测试了一下微调后的效果，发现有点不太说人话，而且不同的问题重复回答同一个答案，并且感觉丧失了一些通用领域问题的回答能力：想了解一下，出现这种现象是什么原因造成的？如果微调用的数据集使用多轮对话的，会避

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] 运行bash ds_train_finetune.sh 报错：RuntimeError: expected scalar type Half but found Float

我希望使用ds_train_finetune对chatglm-6b-int4-qe模型进行微调，但报错：RuntimeError: expected scalar type Half but found Float 运行结果track back如下： 05/11/2023 13:43:01 - WARNING - transformers_modules.chatglm-6b-int4-qe.

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[THUDM/ChatGLM-6B]数据集的格式都是输入问答对的方式，能不能直接输入一篇文档作为数据集来微调训练？[Feature]

数据集的格式都是输入问答对的方式，能不能直接输入一篇文档作为数据集来微调训练？比如我有一个法条的txt文档，一万字左右。我想塞进去直接训练，让模型理解。然后对模型提问相关的问题，让他回答法条问题。类似于chatpdf这种，但是跟chatpdf不一样，chatpdf是不用训练，直接embedding加知识库检索的方式。我这里能否直接塞进去一篇文档进行训练，让他达到chatpdf的效果？数据集

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] <使用deepspeed对模型进行了全量参数的微调，发现模型直接微调崩了，完全不说人话，系统响应全是,,,>, ,。等>

使用的是官方给出的ds_train_finetune.sh进行微调。在4卡80G的A100上运行sh ds_train_finetune.sh。 Environment - OS:Linux - Python:3.7 - Transformers:4.27.1 - PyTorch:1.13.0 - CUDA Support 11.8 :

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[krahets/hello-algo]内容修改？

单向链表：即前面介绍的普通链表。单向链表的节点包含值和指向下一节点的引用两项数据。我们将首个节点称为头节点，将最后一个节点称为尾节点，尾节点指向空 None 。这里是C++的章节，应该说nullptr可能更好一点吧

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[krahets/hello-algo]示例代码增强校验

4.1数组 > 4.1.1数组常用操作 > 7.扩容数组 def extend(nums: list[int], enlarge: int) -> list[int]: """扩展数组长度""" # 初始化一个扩展长度后的数组 res = [0] * (len(nums) + enlarge) # 将原数组中的所有元素复制到新数组 for

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[krahets/hello-algo]Java代码的Class名称命名规范问题

根据绝大多数的Java代码规范，类名第一个字母要为大写，其他每个单词的第一个字母为大写（UpperCamelCase），但本书的Java代码样例均未遵循此规范，下一步会接受关于此项规范的Pr吗？

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[krahets/hello-algo]希望切換語言時能保持在相同章節

希望切換語言時能保持在相同章節，而不是回到主頁。英文版還沒翻譯的可以像 MDN 一樣，提醒有中文版。

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[geekan/MetaGPT]mac 运行程序失败

hello，我使用的是mac m1的电脑，现在执行该程序，发现mac缺失mmdc命令，想问一下，后续会考虑兼容mac电脑吗？异常如下： Traceback (most recent call last): File "/Users/ysc/Dev_Env/python/MetaGPT/startup.py", line 34, in fire.Fire(main) File "/Users/y

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[geekan/MetaGPT]如何细化需求？

只用一句话去创建整个项目从商业设计上来讲是不靠谱的除非是很简单的逻辑比如“创建一个js版本的贪食蛇”。但是当我们要依赖AI去设计更大规模的系统时，我建议还是需要增加更加复杂的交互式设计通过AI去收集多轮对话的需求以及更多的细节让整个项目的生成变得更加可靠。如果是真的考虑商业化落地的话

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[geekan/MetaGPT]对开发环境有什么要求吗。

Debian GNU/Linux 11 gcc version 10.2.1 20210110 (Debian 10.2.1-6) 执行python setup.py install aiohttp/_http_parser.c:12057:148: note: expected ‘char ’ but argument is of type ‘const char ’ aiohttp/_http

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[geekan/MetaGPT]请问如何配置使用Azure上的api？

你好，我看到文档中需要配置openAI的key，但是我注意到在provider中有azure_api的相关文件, 请问是否在哪个地方可以配置让他使用azure提供的服务？

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[geekan/MetaGPT]关于自动生成的项目的完整性

我自己在本地测试了几次，生成的项目都不能直接执行，会有各种问题，比如写命令行贪吃蛇，curses库总是抛出错误： File "/*****", line 28, in _draw_snake self.screen.addch(position[0], position[1], "O") _curses.error: add_wch() returned ERR 我注意到该仓库长期规划中会添加测试

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[geekan/MetaGPT]请问这个是不是必须要要开通openai 的plus会员才能去访问gpt-4？

因为我里面只有5美元，跑你这里的实例代码都跑不通 assert not isinstance(response, OpenAIResponse)

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[geekan/MetaGPT]求助，第一次用。JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from None

Traceback (most recent call last): File "D:\Documents\Python\MetaGPT-main\lib\site-packages\openai\api_requestor.py", line 753, in _interpret_response_line data = json.loads(rbody) File "C:\Users\CV\A

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]PP-OCRv3 文本检测模型训练的时候。教师模型训练不生成best_accuracy文件夹

系统环境/System Environment： ubuntu20.04 版本号/Version：Paddle： PaddleOCR：问题相关组件/Related components： paddle 1.0.2 paddle-bfloat 0.1.2 paddle2onnx 0.9.7 paddlefsl 1.1.0 paddlenlp 2.4.1 paddleocr 2.6.1.2 pa

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]pplabel表格标注问题

表格标注的表格识别后，为何检测框显示的是ocr检测的检测框结果而不是表格结构识别后合并后的检测框的结果，这样每次表格识别后无论表格识别是否正确，都需要人工将检测框进行合并修改，调整顺序。

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]PP-OCRv3 det文字检测教师模型dml训练。准确率一直在0.6左右。如何提高？帮忙看看

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]Pgnet训练电子印章不收敛，recall=0，percision=0

训练日志如下，为什么会这样。。。。困扰好几天了，调整了学习率也不行。batchsize设置为4，训练自己标注的小批量数据也是这个效果。只有将tcloss前边参数改为0，recall才正常。但是训练公开的totaltext就一切正常，是不是pgnet不适合中文。求大佬指教。ppocr版本为3.5 [2023/02/24 10:24:17] ppocr INFO: epoch: [6/600], gl

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]pgnet印章弯曲文字训练问题

训练开源电子印章数据，刚开始几个epoch正常下降，训练13轮之后loss明明下降了却出现出现recall=0，percision=0.请问是什么问题，如下图。尝试训练pgnet好几次了，就没有正常过。。。。求大佬指点。 config如下 Global: use_gpu: true epoch_num: 600 log_smooth_window: 20 print_batch_step: 10