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...
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。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英...
在此基础上，ChatGLM-6B模型还使用了一种基于INT4量化级别的模型量化技术，进一步减少了其显存占用和推理时间。通过这些优化措施，ChatGLM-6B模型可以在消费级的显卡上进行本地部署，并且可以实现实时的对话交互。根据清华大学KEG实验室与智谱AI公司提供的数据，ChatGLM-6B模型在INT4量化级别下最低只需6GB显存就可以运...
二、ChatGLM-6B的模型特性 双语支持:ChatGLM-6B同时支持中文和英文,这使得它在处理中英文混合的语言问题时更加准确和流畅。 长序列处理:相比其他模型,ChatGLM-6B拥有更长的序列长度,能够支持更长的对话和应用,从而满足更多样化的需求。 高效部署:结合模型量化技术,ChatGLM-6B可以在消费级的显卡上进行本地部署,大大...
默认情况下,模型以 FP16 精度加载,运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果 GPU 显存有限,可以尝试以量化方式加载模型,使用方法如下: # 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).half().quantize(4).cuda() ...
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拥有惊人的62亿参数,这一规模使其在处理复杂语言任务时展现出强大的能力。同时,该模型支持中英双语,经过约1T标识符的中英双语训练,结合监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,ChatGLM-6B已经能够生成与人类偏好相当符合的回答。 部署灵活性是ChatGLM-6B的另一大亮点。该模型结合了模型量化技术,...
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。