ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是中英双语对话模型,基于General Language Model (GLM)架构,具有不同的参数规模和特性。ChatGLM2-6B在ChatGLM-6B的基础上增加了Multi-Query Attention和Causal Mask等新特性,提高了生成速度和显存占用优化。训练自己数据集的步骤如下: 数据准备:将数据集转换成模型训练所需的格式,包括输入和...
一、ChatGLM2-6B:卓越的双语对话生成模型ChatGLM2-6B是一款基于Transformer架构的预训练语言模型,具备强大的中英文对话生成能力。通过大规模语料库的训练,ChatGLM2-6B掌握了丰富的语言知识和信息,能够根据用户输入的上下文生成自然、连贯的回应。相较于传统的语言模型,ChatGLM2-6B在对话生成的多样性、准确性和智能性方...
同平台对比chatglm6B 与chatglm2-6b API int4 单卡性能对比,以及Api双卡chatglm2-6b模型 跑QAbot,对比录屏平台 intel10代ES QTB0 10核心20线程 内存32G 计算卡M4-4G ,矿卡计算用P102-100 10G两张主板Z490piceX16+X8+X1*2 Ubuntu 23.04 cuda 12.2...
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、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。 不过,由于ChatGLM-6B的规模较小,目前已知其具有相当多的局限性,如事实性/数学逻辑错误,可能...
gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B!apt-yinstall-qqaria2# Download ChatGLM2-6B Models from Huggingfaceimportosmodel_file_names=['MODEL_LICENSE','README.md','config.json','configuration_chatglm.py','modeling_chatglm.py','quantization.py','tokenization_chatglm.py','tokenizer_...
轻松接入现有项目接口,支持实时上传文档-Chatglm3-6B、大语言模型、模型微调、模型部署、人工智能、大模型 我学还不行阿 53:10 吹爆!ChatGLM-6B高效微调代码精讲实战教程,大模型训练流程及原理+微调容易踩的坑全详解!(人工智能/深度学习) 人工智能与Python...
一、ChatGLM2-6B模型概述 ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,它在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础上,引入了更强大的性能、更长的上下文处理能力、更高效的推理速度以及更开放的协议。这些新特性使得ChatGLM2-6B在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。 二、本地化...
"pretrained_model_name": "../ChatGLM2-6B/model/chatglm2-6b" 修改三 # LLM 名称 LLM_MODEL = "chatglm-6b" # 量化加载8bit 模型 LOAD_IN_8BIT = False 修改成 # LLM 名称 LLM_MODEL = "chatglm2-6b" # 量化加载8bit 模型 LOAD_IN_8BIT = True 安装依赖 (启动langchain+chatGLM时,报错提...
3.1 输入矩阵与权值矩阵的维度关系 在ChatGLM2-6B模型中,输入矩阵与权值矩阵的维度关系是理解模型内部运作机制的关键。输入矩阵通常表示为 ( X ),其维度为 ( (N, T, D) ),其中 ( N ) 表示批次大小,( T ) 表示序列长度,( D ) 表示词嵌入的维度。例如,如果一个批次包含16个样本,每个样本的序列长度为...
ChatGLM2-6B从前面的描述中,可以看到有两处是动态的,一是因句子的长短不同,Transformer的输入Shape有所有不同;二是每一轮Transformer生成的kv cache会逐步增长。为了方便部署,根据网络特点转换成静态网络。转换后的运行流程如下: 从图中可以看到句子不论长短,转换后的tokens始终是<1x512x i32>,kv cache的数据也始...