ChatGLM-6B 是一个人工智能助手,基于清华大学 KEG 实验室与智谱 AI 于 2023 年联合训练的语言模型 GLM-6B 开发而成,具有如下特点:1. 语言理解:ChatGLM-6B 可以理解用户的语言输入,并从中获取相关信息。2. 语言生成:ChatGLM-6B 可以根据用户的语言输入,生成相应的文本。3. 上下文理解:ChatGLM-6B 可以上下文理...
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 \...
目前,我们采用的是 ChatGLM-6B 模型进行推理,ChatGLM 模型优势如下: a. 发布时间早:ChatGLM 发布时间较早,使得它一定程度上成为自然语言处理领域的历史见证和技术发展的缩影; b. 资源要求低:ChatGLM-6B 的部署所需资源相对较低,它可以在各种设备和环境中轻松运行,降低了使用门槛; c. 非商业化开源使用:ChatGLM...
ChatGLM是transformer架构的神经网络模型,因此从transformer结构入手,分析其源码结构。 transformer结构: 转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ 位置编码 ChatGLM-6B的位置编码采用的旋转位置编码(RoPB)实现。其源码: 代码语言:javascript
就 ChatGLM-6B 而言，其开源微调代码的 autocast_smart_context_manager() 函数，也已具备对 CPU 自动混合精度的支持。因此，只需在启动微调时加入 CPU 自动混合精度的使能参数即可直接利用英特尔® AMX 带来的优势。△通过trainer.py 中的autocast_smart_context_manager() 函数，在 ChatGLM-6B 开源 prompt-...
在实际应用中,可以将ChatGLM-6B与千帆大模型开发与服务平台相结合,利用该平台提供的丰富工具和资源来优化ChatGLM-6B的性能。例如,可以使用千帆大模型开发与服务平台提供的模型训练功能来加速ChatGLM-6B的微调过程;同时,也可以利用该平台提供的模型部署功能来将微调后的ChatGLM-6B快速部署到生产环境中。 实践案例 假设...
mkdir -p THUDM/chatglm-6b && cd THUDM/chatglm-6b && touch url.txt # 保存批量下载地址 vim url.txt # 执行wget批量下载到当前文件夹 wget -i url.txt 5、安装运行: 打开web_demo.py #一、如果模型位置不是默认path,修改如下位置: tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",...
在搭建ChatGLM-6B模型之前,首先需要确保本地环境满足一定的要求。以下是环境配置的关键步骤: 选择合适的操作系统:ChatGLM-6B模型可以在多种操作系统上运行,包括Windows、Linux等。根据自身的硬件和软件环境,选择一个合适的操作系统。 安装TensorFlow和CUDA:ChatGLM-6B模型依赖于TensorFlow框架进行运算。同时,为了加速模型的...
更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。选取...