为了解决这些问题,未来可以尝试采用更加复杂的模型结构、引入更多的上下文信息或使用领域特定的预训练语言模型等方法进行改进。 四、ChatGLM2-6B模型的实际应用 在实际应用中,ChatGLM2-6B模型可以被部署到本地服务器或设备上,以便更快速地响应请求并提供更稳定的服务。例如,在大型银行的客服系统中,可以将ChatGLM2-6B...
为了满足客户对大模型的使用需求,UCloud镜像市场上线了Alpaca-LoRA、ChatGLM、T5、MiniGPT-4、Stable Diffusion、LlaMA2及Milvus向量数据库等开源模型的部署及算力调度,用户可快速构建大语言模型的微调或推理环境。 近半年来,UCloud对多款主流大语言模型进行了调研,针对其训练方法和模型特点进行逐一分析,方便大家更加深入...
Multi-Query Attention:ChatGLM2-6B采用Multi-Query Attention技术,提高了推理速度和降低了显存占用。 FlashAttention:通过FlashAttention技术,ChatGLM2-6B将基座模型的上下文长度扩展到了32K,支持更长对话和应用。 3. 预训练与人类偏好对齐 混合目标函数:ChatGLM2-6B使用了GLM的混合目标函数,结合了多种训练目标,以提升...
大语言模型的训练方式基本是海量无标签数据预训练,下游再用有标签数据微调。从GPT3开始,ChatGLM、LLaMA系列模型也都引入了基于人类反馈的强化学习,让模型与人类偏好对齐,这是一个很酷的想法。 ChatGLM2-6B在K8S上的实践 获取项目代码和模型文件,相关链接如下 (https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main)。
查看ChatGLM2-6B 的模型结构: from transformers import AutoModel model_name = "chatglm2-6b" model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) print(model) """ ChatGLMForConditionalGeneration( (transformer): ChatGLMModel( (embedding): Embedding( (word_embeddings): Embedding(...
近半年来,通过对多款主流大语言模型进行了调研,我们针对其训练方法和模型特点进行逐一分析,方便大家更加深入了解和使用大模型。本文将重点分享ChatGLM2-6B基于UCloud云平台的UK8S实践应用。 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...
1.1 ChatGLM2-6B模型的基本结构 ChatGLM2-6B 是一个基于Transformer架构的大型语言模型,旨在通过深度学习技术生成高质量的自然语言文本。该模型由60亿个参数组成,这些参数分布在多个层中,每一层都包含了大量的神经元。模型的基本结构包括输入层、多层Transformer编码器和解码器,以及输出层。输入层负责接收原始文本数据并...
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...
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...
有问题反馈,GPT交流2群:630745333 验证:6688夸克:https://pan.quark.cn/s/dc28b2793557百度:https://pan.baidu.com/s/15o5P29deCYUKyUHbWbibhw?pwd=n467ChatGLM2-6B 最低需要8G显存WizardCoder-15B 最低需要12G显存, 视频播放量 49257、弹幕量 11、点赞数 1521、投硬币