ChatGLM2-6B使用了GLM的混合目标函数，经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练.评测结果显示，与初代模型相比，ChatGLM2-6B在MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。2. 更长的上下文 基于 Flash...
ChatGLM2-6B 是清华 NLP 团队于不久前发布的中英双语对话模型,它具备了强大的问答和对话功能。拥有最大32K上下文,并且在授权后可免费商用! ChatGLM2-6B的6B代表了训练参数量为60亿,同时运用了模型量化技术,意味着用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存) 详细介绍(官方git:gi...
近日,清华大学的最新研究成果ChatGLM2-6B正式开源,这一创新性的AI模型标志着中国在自然语言处理领域又迈出了重要一步。ChatGLM2-6B是第二代基于预训练的大型自然语言生成模型,它不仅在性能上大幅提升,而且在推理速度上也有显著提高,相比第一代模型,推理速度提高了42%。ChatGLM2-6B的开源标志着社区成员们可以自由地...
作为开源项目,我们可以直接使用GitHub开源代码来使用ChatGLM2-6B模型,而ChatGLM2-6B模型已经发布在hugging face上面,我们可以使用hugging face的transformer库来使用ChatGLM2-6B。当然在使用ChatGLM2-6B前,我们需要安装一些库,主要是transformers(4.30.2)与torch(大于2.0)库 !pip install protobuf transformers==4.30.2...
品玩6月26日讯，据 huggingface 页面显示， ChatGLM-6B 的第二代版本 ChatGLM2-6B 现已正式开源。ChatGLM2-6B 拥有比 ChatGLM-6B 更强大的性能，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型...
ChatGLM2-6B清华开源本地化部署 一、前言 随着科技的不断发展,人工智能作为一项新兴技术,已逐渐渗透到各行各业。 AI 技术发展迅速、竞争激烈,需要保持对新技术的关注和学习。 ChatGPT的强大无需多说,各种因素国内无法商用,本文仅探讨:ChatGLM2 、百川13B大模型。两者都可以免费本地部署和商用。
同时,在MMLU、GSM8K、BBH等中英文数据集上的评测结果也显示,ChatGLM2-6B相较于初代模型,性能有了大幅度的提升,进一步巩固了其在同尺寸开源模型中的领先地位。 除了语言理解和生成能力的显著提升外,ChatGLM2-6B还在推理速度上实现了突破。基于Multi-Query Attention技术,该模型在保持高性能的同时,实现了更高效的推理...
代表性的清华大语言模型包括ChatGLM-6B、GLM-130B等。 ChatGLM-6B ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,拥有62亿参数。它基于General Language Model(GLM)架构,结合了模型量化技术,使得用户可以在消费级的显卡上进行本地部署。ChatGLM-6B使用了与ChatGPT相似的技术,并针对中文问答和对话进行了优化...
据Hugging Face页面显示，清华KEG和数据挖掘小组（THUDM）发布了ChatGLM的第二代版本ChatGLM2-6B。据悉，相比于初代模型，ChatGLM2-6B的推理速度提升了42%，上下文长度由2K扩展到了32K，在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升。ChatGLM2对学术...