ChatGLM2-6B 使用了 Multi-Query Attention，提高了生成速度。生成 2000 个字符的平均速度对比如下 Multi-Query Attention 同时也降低了生成过程中 KV Cache 的显存占用，此外，ChatGLM2-6B 采用 Causal Mask 进行对话训练，连续对话时可复用前面轮次的 KV Cache，进一步优化了显存占用。因此，使用 6GB 显存的显卡进...
Multi-Query Attention 同时也降低了生成过程中 KV Cache 的显存占用,此外,ChatGLM2-6B 采用 Causal Mask 进行对话训练,连续对话时可复用前面轮次的 KV Cache,进一步优化了显存占用。因此,使用 6GB 显存的显卡进行 INT4 量化的推理时,初代的 ChatGLM-6B 模型最多能够生成 1119 个字符就会提示显存耗尽,而 ChatGLM...
更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，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。更高效的推理：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...
Multi-QueryAttention 同时也降低了生成过程中 KV Cache 的显存占用,此外,ChatGLM2-6B 采用 Causal Mask 进行对话训练,连续对话时可复用前面轮次的 KV Cache,进一步优化了显存占用。因此,使用 6GB 显存的显卡进行 INT4 量化的推理时,初代的 ChatGLM-6B 模型最多能够生成 1119 个字符就会提示显存耗尽,而 ChatGLM2...
ChatGLM2-6B 使用了 Multi-Query Attention,提高了生成速度。生成 2000 个字符的平均速度对比如下 Multi-Query Attention 同时也降低了生成过程中 KV Cache 的显存占用,此外,ChatGLM2-6B 采用 Causal Mask 进行对话训练,连续对话时可复用前面轮次的 KV Cache,进一步优化了显存占用。因此,使用 6GB 显存的显卡进行 IN...
ChatGLM2-6B 使用了 Multi-Query Attention,提高了生成速度。生成 2000 个字符的平均速度对比如下 Multi-Query Attention 同时也降低了生成过程中 KV Cache 的显存占用,此外,ChatGLM2-6B 采用 Causal Mask 进行对话训练,连续对话时可复用前面轮次的 KV Cache,进一步优化了显存占用。因此,使用 6GB 显存的显卡进行 IN...
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 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。更开放...
更高效的推理：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...
1.较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4), 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。 2,更长的序列长度: 相比 GLM-10B(序列长度1024),ChatGLM2-6B 序列长度达32K,支持更长对话和应用。
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。