通过千帆大模型开发与服务平台,我们可以更加高效地利用ChatGLM2-6B进行自然语言处理任务,提高任务的准确率和效率。例如,在智能客服领域,我们可以利用ChatGLM2-6B实现更加智能和高效的对话交互,提升用户体验。综上所述,ChatGLM2-6B是一款功能强大、性能卓越的自然语言处理模型。通过详细的安装、基础用法、本地部署、模型...
ChatGLM2是清华大学和智谱AI联合推出的国产大语言模型,其具备深度思考能力、精准语义理解能力和个性化交流体验能力。与传统的语言模型相比,ChatGLM2不仅能够回答各种问题,还能理解复杂的语言结构,对语义的理解更加精准。此外,ChatGLM2还具备出色的记忆能力,可以记住与用户交流过的每一个细节,实现个性化的交流体验。 ChatGL...
最新版本ChatGLM2-6B增加了许多特性：- 基座模型升级，性能更强大 - 支持8K-32k的上下文 - 推理性能提升了42% - 对学术研究完全开放，允许申请商用授权 值得一提的是，在中文C-Eval榜单中，ChatGLM2以71.1分位居榜首，碾压GPT-4。而最新版本ChatGLM2-6B以51.7分位列第6。ChatGLM2-6B升级亮点 ChatGLM-...
1、将chatglm2的依赖包:chatglm2-dependence,拷贝到:/home/work/chatglm2/下面。(这里work可以是你自己用户名)如下图所示: 2、通过pip进行安装,命令如下: pip install --no-index --find-links=/home/work/chatglm2/chatglm2-dependence -r requirements.txt 3、授之以渔(非必须)chatglm2-dependence中的...
在人工智能领域,清华大学一直走在研究的前沿,特别是在大语言模型(Large Language Model,LLM)方面取得了显著成果。本文将详细介绍清华大语言模型,特别是ChatGLM2的特点、本地化部署流程及其在实际应用中的表现,同时简要概述其他清华大语言模型。
ChatGLM2-6B是由智谱AI与清华KEG实验室发布的中英双语对话模型,具备强大的推理性能、效果、较低的部署门槛及更长的上下文,在MMLU、CEval等数据集上相比初代有大幅的性能提升。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台...
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 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 ) ChatGLM2-6B序列 长度达8192 ...
清华ChatGLM2-6B 模型又开始刷圈了!新版本在推理能力上提升了 42%,最高支持 32k 上下文。 ChatGLM-6B 自 3 月发布以来,在 AI 社区爆火,GitHub 上已斩获 29.8k 星。 如今,第二代 ChatGLM 来了! 清华KEG 和数据挖掘小组(THUDM)发布了中英双语对话模型 ChatGLM2-6B。
在弹出的窗口输入如下命令创建python虚拟环境 conda create -n py310_chatglm python=3.10 其中py310_chatglm为虚拟环境名称 3.10为python版本 不需要改动 后续会要求你确认安装,按Y键并回车开始安装。 执行完成 在命令行窗口上 输入conda info --envs并回车 可以看到你刚才创建的虚拟环境...
与ChatGLM2类似在root目录下执行: git clone https://huggingface.co/moka-ai/m3e-large 删除目录中的pytorch_model.bin,并下载pytorch_model.bin wget https://huggingface.co/moka-ai/m3e-large/resolve/main/pytorch_model.bin 使用openai_api.py#...