ChatGLM-6B实现采用了PaLM的实现方式,不同于上面的公式: \begin{bmatrix} q_0 \\ \vdots \\ q_{d/2-1} \\ q_{d/2} \\ \vdots \\ q_{d-1}\end{bmatrix} \otimes \begin{bmatrix} \cos m\theta_0 \\ \vdots \\ \cos m\theta_{d/2-1} \\ \cos m\theta_0 \\ \vdots \...
6B(62亿)的参数大小,也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。 较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,这一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4), 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。 更长的序列长度: 相比 G...
本文结合目前在中文应用场景中具有出色表现的开源预训练大模型 ChatGLM-6B，介绍如何通过对其开源 Prompt-tuning 代码进行极少量的修改，并结合第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器[1]的全新内置 AI 加速引擎——英特尔® 高级矩阵扩展 (Intel® Advanced Matrix Extension，简称英特尔® AMX)及配套的软件工具...
本文旨在深入探讨ChatGLM-6B大模型的前世今生,从其技术基础、模型特性、开源优势到应用场景,全面剖析这一模型的独特魅力。 一、ChatGLM-6B的技术基础 ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,它基于General Language Model(GLM)架构,拥有62亿的庞大参数。这一模型的技术基础源于对ChatGPT等先进对话模型的...
在人工智能快速发展的今天,拥有一个强大的对话语言模型已不再遥不可及。ChatGLM-6B作为一款由智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的开源大模型,凭借其62亿参数和强大的对话能力,成为了众多开发者和技术爱好者的首选。本文将简明扼要地介绍如何免费部署ChatGLM-6B,帮助大家快速构建自己的AI对话系统。 一、前期准备 1....
ChatGLM-6B是一个基于GLM的生成式对话模型。由清华大学团队开发，旨在改进对话机器人的生成质量和逻辑。ChatGLM-6B采用了全新的训练方法，在其开源的模型中已经在大规模数据集上进行了训练，用户可体验高质量的对话机器人，也可以对其在用户自有数据集上微调，得到自己专属的大模型。项目链接：https://github.com/THU...
完成上述步骤后,我们就可以开始运行ChatGLM3-6B服务了。 启动服务:在终端中进入ChatGLM3-6B的代码目录,运行启动脚本(如cli_demo.py或openai_api.py)来启动服务。根据脚本中的提示,修改模型文件路径等配置信息。 测试服务:启动服务后,你可以使用API调用或Web界面来测试ChatGLM3-6B的功能。例如,你可以发送一个对话...
参数规模:ChatGPT的参数规模更大,这使得其在处理复杂语言任务时可能更具优势。然而,ChatGLM-6B通过优化算法和量化技术,在保持高性能的同时降低了部署成本。 开源性:ChatGLM-6B是一款开源模型,用户可以自由获取和使用其源代码。而ChatGPT则是由OpenAI公司开发的闭源模型,用户无法直接获取其源代码。 应用场景:两者在应用...
模型部署 在GitHub上下载源码:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 下载到本地后右键单击,选则用Pycharm打开此文件夹 打开后Pycharm会提醒是否使用 requirements.txt(文档为该项目的依赖库)创建虚拟环境,点击确定创建后会在虚拟环境中自动安装 requirements.txt 中列出的库(建议在虚拟环境而非本地环境安装这些库) ...
chatglm-6b是一个基于GPT的单模态对话模型,它只能处理文本输入和输出,但是它的训练和推理速度比较快,而且性能较好,可以生成流畅和有趣的对话。 baichuan-7b是一个类似于LLaMA的大规模预训练语言模型,它可以处理多种语言和领域的文本,但是它还不支持对话任务,需要进一步做SFT微调来适应不同的对话场景和目标。