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 是一个文本生成式对话模型,可以用于问答、闲聊等多种场景。它是由清华大学自然语言处理与社会...
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...
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...
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,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 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反...
ChatGLM-6B:制作一杯美味的拿铁咖啡,可以参考下述步骤: 材料: 1个杯子 1包(约4克)浓缩咖啡 1/2杯牛奶 1/4杯糖 适量冰块 适量肉桂或可可粉(可选) 步骤: 预热杯子,并在杯底倒入一些牛奶,加入糖和冰块。 把浓缩咖啡放入杯子中,用吸管搅拌均匀。
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。
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。如果你的 GPU 显存有限,可以尝试以量化方式加载模型,使用方法如下: model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda() 模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量...
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。 目前ChatGLM-6B 以及 ChatGLM2-6B 均可通过登记进行商用,为方便大家使用,矩池云已第一时间获取到相关...
ChatGLM-6B,一个开源的对话语言模型,具有强大的功能和高效的显存使用。通过P-Tuning v2技术,微调过程大大减少显存需求,最低只需7GB。让我们深入了解这个奇妙的技术旅程。