ChatGLM2-6B使用了Multi-Query Attention技术，可以在更低地显存资源下以更快的速度进行推理，官方宣称，推理速度相比第一代提升42%！同时，在INT4量化模型中，6G显存的对话长度由1K提升到了8K！这意味着，我们可以用更低的资源来支持更长的对话。甚至是读取更长的文档进行相关的提取和问答。ChatGLM2-6B升级4：更...
不同参数量化等级,需要的显存大小也不一样,大致如下图 图1 不同参数量化等级 chatglm2-6B对显存要求 部署流程 模型文件 首先明确:深度学习模型一般包含两个部分:分别是模型参数和模型结构。 模型参数:这是模型在训练过程中学习到的具体数值,它们用于表示模型中的连接权重和偏置项。深度学习模型通过不断地调整这些参...
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 Ch...
ChatGLM2-6B是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。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)。
3. 更高效的推理:ChatGLM2-6B引入了Multi-Query Attention技术,在更低的显存资源下以更快的速度进行推理,相比第一代提升了42%2。同时,INT4量化模型中,6G显存的对话长度由1K提升到了8K2。 4. 更加开放的协议:ChatGLM2-6B对学术研究完全开放,并允许申请商用授权2,而ChatGLM-6B则完全禁止商用3。
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 ...
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。相比...
更优秀的模型特性:继承 ChatGLM2-6B 模型特性,CodeGeeX2-6B 更好支持中英文输入,支持最大 8192 序列长度,推理速度较一代 CodeGeeX-13B 大幅提升,量化后仅需6GB显存即可运行,支持轻量级本地化部署。 更全面的AI编程助手:CodeGeeX插件(VS Code,Jetbrains)后端升级,支持超过100种编程语言,新增上下文补全、跨文件补...
ChatGLM2-6B-INT4是在ChatGLM2-6B的基础上进行INT4 量化,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。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果、复制...