checkpoint_path = "ptuning/output/adgen-chatglm2-6b-pt-300-2e-2/checkpoint-3000" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True) config = AutoConfig.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True, pre_seq_len=pre_seq_len) model = AutoModel.from...
经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,具有62 亿参数的 ChatGLM2-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。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)。 使用方式 硬件需求 如果没有 GPU 硬件,也可以在 CPU 上进行对话,但是相应速度会更慢。需要大...
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,引入了多项新特性: 更强大的性能: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、CEval、GSM8...
在部署ChatGLM2-6B之前,需要先下载预训练好的模型。可以从官方仓库或其他可靠的源下载ChatGLM2-6B的模型文件。确保下载的模型文件完整无误。三、数据准备在进行模型训练之前,需要准备相应的数据集。对于ChatGLM2-6B来说,需要准备中英双语的数据集,用于模型的训练和微调。可以从公开数据集或自建数据集中选择适合的数据...
〇,预训练模型 我们需要从 https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 下载chatglm2的模型。 国内可能速度会比较慢,总共有14多个G,网速不太好的话,大概可能需要一两个小时。 如果网络不稳定,也可以手动从这个页面一个一个下载全部文件然后放置到 一个文件夹中例如 'chatglm2-6b' 以便读取。
更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 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...
ChatGLM2-6B 介绍 ChatGLM2-6B 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，引入了如下新特性：更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，全面升级了基座模型。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...
〇,预训练模型 我们需要从https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 下载chatglm2的模型。 国内可能速度会比较慢,总共有14多个G,网速不太好的话,大概可能需要一两个小时。 如果网络不稳定,也可以手动从这个页面一个一个下载全部文件然后放置到一个文件夹中例如'chatglm2-6b' 以便读取。
更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,全面升级了基座模型。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...
基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 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...