通过对ChatGLM2-6B模型的推理流程和模型架构的深入解析,我们可以更好地理解这一模型的工作原理和应用价值。同时,我们也看到了该模型在对话生成任务中的显著优势和潜在局限性。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,我们有理由相信ChatGLM2-6B模型将在更多领域发挥重要作用,为人工智能的发展贡献更多力量。相关...
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...
模型微调:提供了使用 P-Tuning v2 对 ChatGLM2-6B 进行参数微调的方法,以适应特定的应用场景。 模型架构:ChatGLM2-6B 采用了 Prefix Decoder-only 架构,综合了单项注意力和双向注意力的优点。 模型容量和多轮对话能力:虽然 ChatGLM2-6B 在多维度上有所提升,但相比于更大容量的模型,其在长答案生成和多轮对话...
ChatGLM2-6B 在模型架构上进行了多项创新,使其在性能和效率方面都有显著提升: 稀疏注意力机制:传统的自注意力机制在处理长序列时计算复杂度较高,容易导致性能瓶颈。ChatGLM2-6B 引入了稀疏注意力机制,通过选择性地关注部分位置的词,减少了计算量,提高了模型的运行效率。 混合精度训练:为了加速训练过程并减少内存占...
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.ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,其第二代继承了第一代的优秀特点,并在第一代的基础上,更新了更多的新特性。
01各模型结构及特点 自从2017年6月谷歌推出Transformer以来,它已经成为自然语言处理领域的重要里程碑和核心模型之一。从2018年至今推出的主流模型GPT、BERT、T5、ChatGLM、LLaMA系列模型,都是以Transformer为基本架构实现的。 BERT 使用了Transformer中Encoder编码器。
IT之家此前报道，清华 NLP 团队于 3 月 14 日发布了中英双语对话模型 ChatGLM-6B，初具问答和对话功能。该模型基于 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）。ChatGLM2-6B 模型于 6 月 25 日发布...
在矩池云使用ChatGLM-6B & ChatGLM2-6B ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B都是基于 General Language Model (GLM) 架构的对话语言模型,是清华大学 KEG 实验室和智谱 AI 公司于 2023 年共同发布的语言模型。模型有 62 亿参数,一经发布便受到了开源社区的欢迎,在中文语义理解和对话生成上有着不凡的表现。
AI大模型ChatGLM2-6B 第一篇 - 基础环境搭建 硬件环境# cpu i5-13600k 内存64G 显卡rtx3090 软件环境# window 11 专业版 22H2 n卡驱动:526.47 wsl2 ubuntu 22.04 安装nvidia-cuda-toolkit# 打开wsl2的ubuntu,安装nvidia驱动程序 sudoaptupdatesudoaptupgradesudoubuntu-drivers devicessudoaptinstallnvidia-driver...
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