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 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), 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。 更长的序列长度: 相比 G...
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模型提供了api.py文件,实现了一个基于FastAPI框架的API服务。该服务接收一个HTTP POST请求,请求体包含文本生成所需的参数,如prompt(提示文本)、history(对话历史)、max_length(生成文本的最大长度)、top_p(采样时的累积概率阈值)和temperature(采样时的温度参数,影响生成文本的随机性)。 在终端cd进入Chat...
ChatGLM-6B 参考了 ChatGPT 的设计思路,在千亿基座模型 GLM-130B 中注入了代码预训练,通过有监督微调等技术实现与人类意图对齐(即让机器的回答符合人类的期望和价值观)。 不同于训练ChatGPT需要1万+ A100显卡,ChatGLM-6B可以单机运行在消费级显卡上(13G可运行,建议16-24G显卡),未来使用空间大。 ChatGLM-6B...
chatglm2-6b的get_masks和文中提到的实现不太一样,从实现来理解:input_ids对应的attention矩阵是下三角的,唯一全为1得到attention矩阵(即双向attention)是past_key_values的,而past_key_values应该是prefix_encoder的输出,即p-tuning v2的生成的prompt。所以从这个看起来,模型输入文本应该都是decoder-only,只有prompt...
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: ...
在本教程中,您将学习如何在阿里云交互式建模(PAI-DSW)中,基于ChatGLM-6B语言模型进行模型微调训练和推理。ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于General Language Model(GLM)架构,具有62亿参数。另外,通...
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...
基于ChatGLM-6B第一版,要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ PrefixEncoder 作用:在微调时(以P-Tuning V2为例),方法训练时冻结模型的全部参数,只激活PrefixEncoder的参数。 其源码如下,整体来看是比较简单的。