最新版本ChatGLM2-6B增加了许多特性：- 基座模型升级，性能更强大 - 支持8K-32k的上下文 - 推理性能提升了42% - 对学术研究完全开放，允许申请商用授权 值得一提的是，在中文C-Eval榜单中，ChatGLM2以71.1分位居榜首，碾压GPT-4。而最新版本ChatGLM2-6B以51.7分位列第6。ChatGLM2-6B升级亮点 ChatGLM-...
miniconda支持创建多个虚拟环境,用来支撑不同版本(python)版本的代码,这里就为chatglm2-6b创建一个单独的python虚拟机环境,名字叫:chatglm2,后面会在该环境中安装跑chatglm-6b模型的所有依赖。下面是命令及截图: conda create -n chatglm2 # 如果能连网,可以直接执行该命令,如果不能安装执行下面带‘clone’的命令...
ChatGLM2是清华大学和智谱AI联合推出的国产大语言模型,其具备深度思考能力、精准语义理解能力和个性化交流体验能力。与传统的语言模型相比,ChatGLM2不仅能够回答各种问题,还能理解复杂的语言结构,对语义的理解更加精准。此外,ChatGLM2还具备出色的记忆能力,可以记住与用户交流过的每一个细节,实现个性化的交流体验。 ChatGL...
ChatGLM2-6B 在 1:1 比例的 中英语料上训练了 1.4T 的 token 量,兼具双语能力 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 ) ChatGLM2-6B序列 长度达8192 notebook直接推理 推理参数推荐 量化 微调 基于P-tuningv2的...
在弹出的窗口输入如下命令创建python虚拟环境 conda create -n py310_chatglm python=3.10 其中py310_chatglm为虚拟环境名称 3.10为python版本 不需要改动 后续会要求你确认安装,按Y键并回车开始安装。 执行完成 在命令行窗口上 输入conda info --envs并回车 可以看到你刚才创建的虚拟环境...
本文来自DataLearner官方博客：支持超长上下文输入的大语言模型评测和总结——ChatGLM2-6B表现惨烈，最强的依然是商业模型GPT-3.5与Claude-1.3 | 数据学习者官方网站(Datalearner)尽管大语言模型发展速度很快，但是大多数模型对于上下文长度的支持都非常有限。长上下文对于很多任务来说都十分重要。如文档生成、多轮对话、...
本次ChatGLM2-6B上下文从2k扩展到了32k主要是应用了一种叫做 FlashAttention 的技术。flash-attention是一种快速、高效、可扩展的注意力机制，它利用了一种称为哈希感知（hash-aware）的技术，可以根据它们的相似性将输入序列中的元素分配到不同的桶（bucket）中。这样，模型只需要计算桶内元素之间的注意力权重，而...
将地址输入浏览器地址栏并回车后,就能进入oobabooga的webUI界面。接下来就是下载清华大学ChatGLM2的步骤了。 进入https://huggingface.co/开源模型下载网站搜索chatglm2就能找到对应模型。 进入ChatGLM2模型的页面后点击上方Files and versions选项卡,再将下方的所有文件进行下载。
"ExtractModel": { "model": "chatglm2", "functionCall": false, "name": "chatglm2", "maxToken": 16000, "price": 0, "prompt": "" }, "CQModel": { "model": "chatglm2", "functionCall": false, "name": "chatglm2", "maxToken": 16000, "price": 0, "prompt": "" } } 测...
ChatGLM，一款类 ChatGPT 的对话机器人产品。此外，其开源、紧凑的版本 ChatGLM-6B 与 ChatGLM2-6B ...