就 ChatGLM-6B 而言，其开源微调代码的 autocast_smart_context_manager() 函数，也已具备对 CPU 自动混合精度的支持。因此，只需在启动微调时加入 CPU 自动混合精度的使能参数即可直接利用英特尔® AMX 带来的优势。△通过trainer.py 中的autocast_smart_context_manager() 函数，在 ChatGLM-6B 开源 prompt-tun...
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 \...
更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限，我们会在后续迭代升级中着重进行优化。更高效的推理：基于 Multi-...
在人工智能领域,自然语言处理(NLP)技术正迅速发展,其中对话生成模型因其广泛的应用前景而备受关注。ChatGLM-6B,由清华大学和智谱AI联合开源的一款对话语言模型,凭借其强大的语言理解和生成能力、轻量级的参数量以及开源的特性,在学术界和工业界引起了广泛关注。本文将介绍如何在丹摩智算平台上部署ChatGLM-6B模型,并通过...
ChatGLM-6B模型是一个62亿参数规模的中英双语对话语言模型，它使用了清华大学KEG实验室与智谱AI公司共同构建的一个包含超过1000亿词汇量的中英双语数据集进行预训练。该数据集涵盖了各种类型和领域的文本数据，包括新闻、百科、社交媒体、小说、电影剧本等，并且特别增加了大量的对话数据，如电视剧台词、聊天记录、问答...
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: 代码语言...
GLM 技术团队宣布再次升级 ChatGLM-6B,发布 ChatGLM2-6B。ChatGLM-6B 于 3 月 14 日发布,截至 6 月 24 日在 Huggingface 上的下载量已经超过 300w。 截至6 月 25 日,ChatGLM2 模型在主要评估 LLM 模型中文能力的 C-Eval 榜单中以 71.1 的分数位居 Rank 0;ChatGLM2-6B 模型则以 51.7 的分数位居 ...
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。