ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B:双语对话生成的领先之选 ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B12是由清华大学的KEG和数据挖掘小组(THUDM)共同开发和发布的两个开源中英双语对话模型。这两款模型基于GLM模型的混合目标函数,在1.4万亿中英文tokens的庞大数据集上进行了训练,并进行了模型对齐2。主要目标是生成流畅、自然、有趣和有用的...
品玩6月26日讯，据 huggingface 页面显示， ChatGLM-6B 的第二代版本 ChatGLM2-6B 现已正式开源。ChatGLM2-6B 拥有比 ChatGLM-6B 更强大的性能，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，在同尺寸开源模型...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是中英双语对话模型,基于General Language Model (GLM)架构,具有不同的参数规模和特性。ChatGLM2-6B在ChatGLM-6B的基础上增加了Multi-Query Attention和Causal Mask等新特性,提高了生成速度和显存占用优化。训练自己数据集的步骤如下: 数据准备:将数据集转换成模型训练所需的格式,包括输入和...
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。 3,人类...
从显存占用,推理速度和微调效果,对2代chatGLM-6B模型的QLoRA微调对了对比。 基本结论: chatGLM2-6B的推理效率比chatGLM-6B快30%~50% chatGLM2-6B在微调前的输出质量就远高于chatGLM-6B,微调后的loss值更低 chatGLM2-6B几乎没有灾难性疑问的情况,微调后对数据集外的问题仍然能输出高质量的答案 ...
ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B都是基于 General Language Model (GLM) 架构的对话语言模型,是清华大学 KEG 实验室和智谱 AI 公司于 2023 年共同发布的语言模型。模型有 62 亿参数,一经发布便受到了开源社区的欢迎,在中文语义理解和对话生成上有着
ChatGLM2-6B的升级部分 第一代的ChatGLM2-6B是一个非常优秀的聊天大语言模型。它的部署成本很低，完全版本仅需13GB显存即可进行推理，微调需要14GB显存，在消费级显卡即可使用。而其INT4量化版本则最低仅需6GB即可推理。相比较第一代，第二大的ChatGLM2-6B模型主要有四点升级：ChatGLM2-6B升级1：基座模型升级...
同平台对比chatglm6B 与chatglm2-6b API int4 单卡性能对比,以及Api双卡chatglm2-6b模型 跑QAbot,对比录屏平台 intel10代ES QTB0 10核心20线程 内存32G 计算卡M4-4G ,矿卡计算用P102-100 10G两张主板Z490piceX16+X8+X1*2 Ubuntu 23.04 cuda 12.2...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B作为中英双语对话模型,各自有着独特的优势和劣势。这两款模型在生成长文本对话方面表现优秀,但在某些特定场景下可能存在一些限制。本文将详细探讨它们的优势和不足,并对比它们的性能,为您带来全面的了解。 ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的训练数据集: ...
本文介绍了ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两个开源的中英双语对话模型,它们由清华大学的KEG和数据挖掘小组(THUDM)开发和发布。这两个模型是基于GLM模型的混合目标函数,在1.4万亿中英文tokens数据集上进行训练,并实现了模型对齐。本文将探讨它们的优势、应用场景、训练数据集来源以及如何使用它们进行对话生成和微调。