THUDM/chatglm2-6b-32k:ChatGLM2-6B-32K在ChatGLM2-6B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力,能够更好的处理最多32K长度的上下文。 https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-32k - 飞桨AI Studio
- 支持8K-32k的上下文 - 推理性能提升了42% - 对学术研究完全开放，允许申请商用授权 值得一提的是，在中文C-Eval榜单中，ChatGLM2以71.1分位居榜首，碾压GPT-4。而最新版本ChatGLM2-6B以51.7分位列第6。ChatGLM2-6B升级亮点 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...
ChatGLM2-6B-32K是在ChatGLM2-6B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力,能够更好的处理最多32K长度的上下文。本文介绍了相关API。 功能介绍 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,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调用的请求内容和返回结...
ChatGLM2-6B虽然可以支持32k，但是在对话阶段使用 的8K 的上下文长度训练，因此其多轮对话能力大大增强了，但是对单轮超长文档的理解能力依然有限。整体测试下来确实比大部分开源模型的体感要强，尤其是在长文本问答和总结方面，优势明显。但是 ，本次ChatGLM2-6B长上下文的先发优势可能也无法维持太久，因为最新在上下...
不但如此,ChatGLM2-6B开源项目在其主目录下的ptuning子目录中,还提供了P-Tuning微调代码,只需要按要求提供自己的领域微调数据集,代码略作修改即可对ChatGLM2-6B进行微调,形成新的模型检查点。这为一般的LLM应用研究提供了方便。 ChatGLM2-6B同时还推出了32K历史&提示信息版本(需要下载专门的模型版本,本文提供的是...
ChatGLM2-6B虽然可以支持32k,但是在对话阶段使用 的8K 的上下文长度训练,因此其多轮对话能力大大增强了,但是对单轮超长文档的理解能力依然有限。整体测试下来确实比大部分开源模型的体感要强,尤其是在长文本问答和总结方面,优势明显。 但是,本次ChatGLM2-6B长上下文的先发优势可能也无法维持太久,因为最新在上下文领域...
这是一个基于GLM2-6B-32k模型的语言模型,具有32K个参数。GLM2-6B-32k是一种用于自然语言处理任务的预训练语言模型,其中GLM表示General Language Modeling,2表示该模型的层数,6B表示该模型中BERT模型的层数,32K表示该模型的参数总数。该模型可以用于自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
在主要评估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜单中,截至6月25日 ChatGLM2 模型以 71.1 的分数位居 Rank 0 ,ChatGLM2-6B 模型以 51.7 的分数位居 Rank 6,是榜单上排名最高的开源模型。
更长的上下文:基于 FlashAttention 技术,我们将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练,允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限,我们会在后续迭代升级中着重进行优化。更高效的推理:基于 Multi-Query ...
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-32K 的基座模型。ChatGLM2-6B-32K 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。 更长的上下文:基于 FlashAttention 技术,我们将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到...