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...
基于ChatGLM-6B第一版,要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 概述 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: ...
针对 ChatGLM-6B 微调，试验结果显示：与其他两种模式相比， HBM 高速缓存模式在性能和使用方便性方面均更胜一筹。在英特尔® 至强® CPU Max 系列产品上，结合之前的两项优化，我们可以通过以下命令行启动 ChatGLM-6B 微调：△图 7. 在拥有 32 个物理核的英特尔® 至强® CPU Max 9462 双路服务器上启...
ChatGLM-6B是一个基于General Language Model (GLM)架构的对话生成模型,具有62亿参数。该模型不仅具备优秀的语言理解能力,还能生成连贯、准确的回答,适用于多种对话场景。
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 \...
: "/your_path/text2vec"}llm_model_dict = {"chatyuan": "ClueAI/ChatYuan-large-v2","chatglm-6b-int4-qe": "THUDM/chatglm-6b-int4-qe","chatglm-6b-int4": "THUDM/chatglm-6b-int4","chatglm-6b-int8": "THUDM/chatglm-6b-int8","chatglm-6b": "/your_path/chatglm-6b",} ...
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...
chatglm-6b模型评价指标 准确性指标用于衡量模型回答与真实答案的契合程度。精确率考量模型给出正确回答在所有回答中的占比。召回率反映模型能找出的正确答案在全部正确答案里的比例。F1值综合了精确率和召回率，体现模型的整体性能。一致性指标看模型在相似问题回答上的连贯程度。对于重复提问，模型回答应保持较高的一致...
点击data目录下,可以看到ChatGLM-6B文件夹,里面是ChatGLM的源代码。 如果没有ChatGLM-6B目录,那么我们这一步需要下载代码,操作如下: 页面打开一个Terminal终端,在Terminal终端执行命令 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 4.3 安装依赖 ...