第二代的ChatGLM2-6B的基座模型使用了GLM模型的混合目标函数，在1.4万亿中英文tokens数据集上训练，并做了模型对齐。而测试显示，第二代的ChatGLM2-6B比第一代模型有了很大提升，在各项任务中的提升幅度如下：可以看到，第二代模型的性能提升很高。由于第一代的ChatGLM-6B效果已经十分让人惊叹，因此第二代更加值...
模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM2-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 如果内存不足,可以直接加载量化后的模型: model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).cuda() CPU部署 如果没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行对话,但是对话速...
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性: 1.更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了GLM的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标...
使用ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B进行对话生成的方法有以下几种12: 使用HuggingFace的pipeline:可以直接调用HuggingFace的pipeline接口,加载ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型,输入对话文本,得到对话回复。这种方法简单快捷,适合快速上手和简单的应用场景。 使用HuggingFace的model和tokenizer:可以直接调用HuggingFace的model和tokenizer接...
基于Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用. 在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 4. 更开放的协议 ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在获得官方的书面许可后,亦允许商业使用。
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,方便大家更加深入了解和使用大模型。本文还将重点分享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...
基于 P-Tuning 微调 ChatGLM2-6B ChatGLM2-6B 环境已经有了，接下来开始模型微调，这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM2-6B 模型进行参数微调，P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%，再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法，最低只需要 7GB 显存即可运行。安装依赖 # 运行微调需要 ...
所以ChatGLM2-6B的CEval成绩超过GPT4确实提升巨大。但是，经过实际体验后，客观的说ChatGLM2-6B依然还和GPT4有一定差距，但是提升也确实很大。这并不是说CEval评估的不准，主要是一个评估的侧重点问题，这个也放到后续具体讨论。推理效率提高：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G ...
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...