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 13 GB 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...
VisualGLM-6B的运行硬件要求也还可以，FP16精度的模型需要15GB显存运行，而INT4量化版本需要8.7GB显存，比纯对话的ChatGLM-6B要求稍高。具体对比如下：量化版本的模型支持CPU部署哦~VisualGLM的局限性 尽管VisualGLM-6B是一项重大的成就，但它仍处于v1版本，并且已知存在一些限制，例如图像描述中的事实/幻觉问题、对...
下载地址：github.com/THUDM/ChatGLM-6B 将第二步下载的模型包放在 ChatGLM-6B-main 目录下 第四步：下载依赖模块 进入 ChatGLM-6B-main 目录，在上方地址栏输入cmd，打开控制台命令行，分别输入以下命令 pip install -r requirements.txt 和 pip install gradio 安装所有需要的依赖包，安装完成后运行web_demo....
ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个类似ChatGPT的开源对话机器人,由于该模型是经过约1T标识符的中英文训练,且大部分都是中文,因此十分适合国内使用。 本教程来自DataLearner官方博客: 手把…
为什么选择ChatGLM-6B?首先其是开源的,提供模型结构和权重。其次是由国内顶尖学府清华大学主导开发的,不用担心“卡脖子问题”,并能够很好支持中文。 本篇适合了解或熟悉git基本操作的人使用。 ChatGLM-6B本地部署展示效果 二、准备工作 2.1 文档参考 ChatGLM-6B的github repo链接(提供文档以及网页资源): THUDM/Chat...
近期,清华大学开源的ChatGLM-6B作为一款具有强大生成能力的语言模型,引起了业界的广泛关注。作为一名对人工智能充满热情的探索者,我有幸体验了这款模型,并在此分享我的使用感受。 一、模型性能:高效与准确并存 ChatGLM-6B在性能上表现出色,其强大的生成能力让我印象深刻。在与模型进行交互时,我发现它能够迅速理解我...
ChatGLM-6B是清华系ChatGPT的一员，它继承了清华大学KEG实验室与智谱AI公司于2022年8月发布的GLM-130B模型（一种包含多目标函数的自回归预训练语言模型）的优势。相比于其他预训练语言模型（如BERT、GPT-3以及T5），GLM架构具有以下特点：GLM架构可以同时支持自回归（AR）、自编码（AE）和融合编码（FE）三种目标...
ChatGLM-6B:制作一杯美味的拿铁咖啡,可以参考下述步骤: 材料: 1个杯子 1包(约4克)浓缩咖啡 1/2杯牛奶 1/4杯糖 适量冰块 适量肉桂或可可粉(可选) 步骤: 预热杯子,并在杯底倒入一些牛奶,加入糖和冰块。 把浓缩咖啡放入杯子中,用吸管搅拌均匀。
多模态对话VisualGLM-6B，最低只需8.7G显存 事实上，VisualGLM-6B并非专门为“表情包解读”而开发。它是由智谱AI和清华大学KEG实验室打造的开源多模态对话模型，主要用于中文图像理解，解读表情包可以说只是它被开发出来的一个“副业”。它的正经用法，一般是酱婶的：提起这个团队，大家更熟悉的可能是ChatGLM-6B大...
近期,清华大学开源的ChatGLM-6B,作为一款基于Transformer架构的千亿级参数语言模型,迅速吸引了业界的广泛关注。本文将结合个人使用体验,对ChatGLM-6B进行深度剖析,探讨其性能特点、对话质量以及潜在应用场景。 一、背景介绍 ChatGLM-6B是清华大学研发的一款千亿级参数的语言模型,它采用了Transformer架构,具备强大的自然语言...