更强大的代码能力:基于 ChatGLM2-6B 基座语言模型,CodeGeeX2-6B 进一步经过了 600B 代码数据预训练,相比一代模型,在代码能力上全面提升,HumanEval-X评测集的六种编程语言均大幅提升 (Python +57%, C++ +71%, Java +54%, JavaScript +83%, Go +56%, Rust +321%),在Python上达到 35.9% 的 Pass@1 ...
ChatGLM2-6B是一种基于Transformer架构的开源双语对话语言模型,具有60亿参数,支持中英文两种语言。它基于GLM-130B模型进行优化,在大量无监督数据上进行预训练,并使用迁移学习和微调技术来提高对话性能。ChatGLM2-6B的主要特点包括: 强大的语言生成和理解能力:ChatGLM2-6B能够根据上下文生成连贯、有意义的回复,并理解复...
ChatGLM2-6B 使用了GLM的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能取得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。 更长的上下文:基于FlashAttention...
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...
智谱AI 及清华 KEG 实验室为了更好地支持国产大模型开源生态的繁荣发展,将ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,并且在完成企业登记获得授权后,允许免费商业使用。 魔搭社区也近期也推出了ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B基于魔搭社区的微调教程,希望通过详细的教程,更多的开发者可以基于开源或行业数据集...
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取...
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B具有一系列优势和限制,总结如下: 优点: 支持中英双语:两个模型均可进行中英文对话和互译,提供多语言交流能力。 性能强大:在多项对话任务中,ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B都有高准确度和流畅度,生成自然、有趣和实用的对话回复。
ChatGLM-6B:于2023年3月开源。在进行ChatGLM千亿模型内测的同时,清华团队也开放出了同样技术小参数量的版本,方便研发者们进行学习和开发(非商用)。 ChatGLM对话模型的微调需要用到两个部分;一是已预训练的模型文件,二是ChatGLM的源码文件。 模型文件