- 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...
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。 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...
由于我后续需要将 ChatGLM2-6B 模型集成至 langchain 中使用，所以对外提供 http 协议接口比较便利，经...
此外，ChatGLM2-6B基座模型的上下文长度由 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。另外，ChatGLM2-6B 可以实现更高效的推理，在官方的模型实现下，其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。
在第一代ChatGLM-6B上,模型的最高上下文长度是2K。而第二代的ChatGLM2-6B的基座模型使用了FlashAttention技术,升级到32K。而据此微调的对话模型ChatGLM2-6B则可以在8K长度上下文条件下自由流畅进行对话。因此,支持更多轮次的对话,并且官方表示将在后续继续优化上下文长度限制。 ChatGLM2-6B升级3:更高效的推理,更快...
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...
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 ...
6.28更新 更详细的体验,代码细节,模型加载&量化部署 2天前当我还在抓头皮想办法提升微调baichuan-7B的时候 ,突然刷到ChatGLM2发布了 。当时的我还没有意识到问题的严重性,毕竟ChatGLM出道还没有半年,而且试用效果感觉一般,于是没有抱什么期待的,我在本地玩耍了一下ChatGLM2,发现事情好像并没有那么简单。真实体验...