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 \...
五、千帆大模型开发与服务平台关联 在部署和优化ChatGLM-6B中文对话模型的过程中,千帆大模型开发与服务平台可以为我们提供有力的支持。该平台提供了丰富的模型开发、部署和优化工具,可以帮助我们更高效地完成模型部署工作。 例如,千帆大模型开发与服务平台可以支持模型的自动化部署和监控,确保模型服务的稳定性和可用性。...
针对 ChatGLM-6B 微调，试验结果显示：与其他两种模式相比， HBM 高速缓存模式在性能和使用方便性方面均更胜一筹。在英特尔® 至强® CPU Max 系列产品上，结合之前的两项优化，我们可以通过以下命令行启动 ChatGLM-6B 微调：△图 7. 在拥有 32 个物理核的英特尔® 至强® CPU Max 9462 双路服务器上启...
ChatGLM-6B: 单卡版本开源的对话模型充分的中英双语预训练:ChatGLM2-6B 在 1:1 比例的 中英语料上训练了 1.4T 的 token 量,兼具双语能力 , 相比于ChatGLM-6B初代模型,性能大幅提升。 •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...
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。
首先,我们需要准备一台配置较高的服务器或本地机器,确保模型的运行效率。以下是环境配置的具体步骤: 安装Python:前往Python官网下载并安装最新版本的Python。 下载ChatGLM项目:通过Git命令克隆ChatGLM-6B的官方仓库。打开命令行工具,输入以下命令: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 安装依赖:进入ChatGL...
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: classRotaryEmbedding(torch.nn.Module):def__init__(self, dim, base=10000, ...
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...
ChatGLM-6B是由清华大学和智谱AI联合研发的一款开源对话语言模型。它基于General Language Model(GLM)架构,这一架构专为处理自然语言而设计,通过在大规模语料库上进行训练,能够学习到自然语言的统计规律,从而实现对自然语言的理解和生成。ChatGLM-6B拥有62亿参数,经过约1T标识符的中英双语训练,结合监督微调、反馈自助、...
前有ChatGPT,后有文心一言,最近几个月 AI 圈的产品可谓是爆发式发展。但这些语言大模型动辄需要上百 G 显存,对于个人电脑实在是负担不起。而近期由清华大学推出的开源对话 AI——ChatGLM-6B,最低只要 6G 显存,使得用户可以在大部分消费级的显卡上进行本地部署,为广大 AI 爱好者带来了福音。发布不过短短两周,...