因此,ChatGLM-6B 具备了一定条件下较好的对话与问答能力。当然,ChatGLM-6B 也有相当多已知的局限和不足:模型容量较小: 6B 的小容量,决定了其相对较弱的模型记忆和语言能力。在面对许多事实性知识任务时,ChatGLM-6B 可能会生成不正确的信息;她也不擅长逻辑类问题(如数学、编程)的解答。可能会产生有害说明...
# 默认情况下,模型以 FP16 精度加载,大约需要13GB 显存。 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() else: # 按需修改,目前只支持 4/8 bit 量化,INT8大约需要10G的显存,INT4大约需要6G显存 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b...
2、CUDA显存不足 笔记本3060改了12G,没出来,但是3070 8G出来了。还是上面的两行代码。 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:\\models--THUDM--chatglm2-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("D:\\models--THUDM--chatglm2-6b", trust_remote_code=True).quantize(...
ChatGLM-6B和其他自然语言处理技术的进步将不断推动NLP应用的发展,使得更多的人能够享受到自然语言处理带来的便利。五、结论总的来说,ChatGLM-6B支持在单张消费级显卡上进行推理使用,降低了NLP技术的门槛,提高了普及度。尽管存在一些不足,但随着技术的不断进步,我们相信这一领域将会取得更多的突破。让我们期待更多的...
使用记事本编辑(最好使用其他的文本编辑器,如vscode,用记事本可能会出现不可预知的错误。我使用的是python自带的编辑器)将model=……中的 “THUDUM/chatglm-6b” 全部替换为 “.\\model”。 如果你的显卡显存小于16G,那么需要在 .half().cuda()
但这里的现实依然是“残酷”的。在文本优化方面,尽管8G的显存能够让ChatGLM-6B跑起来,由于连续的对话需要消耗大量显存资源保存对话历史,一般在进行5轮左右的对话后(在我的电脑上),ChatGLM-6B就会因问显存不足(CUDA out of memory)而“熄火”,并不能像ChatGPT或者文心一言那样能够“拥有完整的一生”。
目前ChatGLM-6B 的不足可能包括以下几点:它需要遵守特定的许可协议,不能用于商业目的或者侵犯他人权利。它可能存在一些生成质量不高或者不符合人类偏好的回答,需要进一步改进模型或者引入人类反馈。它可能没有覆盖到所有的中英文自然语言处理任务,需要根据不同的场景进行适当的微调或者适配。ChatGLM 基于 智谱 AI GLM-...
model = AutoModel.from_pretrained(LOCAL_PATH+"/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() 需要注意的是LOCAL_PATH需要是绝对路径。在显存不足时可以进行量化: # 按需修改,目前只支持 4/8 bit 量化model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).quantize(...
1. 本报告将从头到尾手把手教大家如何翻译ChatGLM6B模型。 2. GLM模型是一个语言模型,其预训练过程与GPT有所不同。 3. GLM模型包括GLM、GLM 130B和GLM 6B等不同规模的模型,需要不同算力来实现高效微调或全量微调。 4. Finetune过程中,介绍了Mixed Precision和ZeRO优化器等基础知识,以及P tuning和Lora等高效...