利用该评测数据集,官方分别对 GPT-3.5-Turbo-16k、Llama2-7B-chat-4k、LongChat-7B-16k、XGen-7B-8k、InternLM-7B-8k、ChatGLM2-6B、ChatGLM2-6B-32k* 等 7 个支持长文本的模型的性能。 在文章《为什么你在用 ChatGPT 的提示词 Prompt 似乎效果不如人意?》中,大模型在不同语言之间的推理能力不同,所以...
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...
在左侧菜单栏中找到「公共资源」,点击「公共模型」-「大模型」。 然后我们可以看到 OpenBayes 已经存放的一些热门大模型的模型文件,我们以 ChatGLM2-6b 为例进行讲解。首先点击「公共教程」-「大模型」,选择「快速部署 ChatGLM2-6b-32k」 页面跳转后,可以看到 README 有一个包含 4 步的讲解,点击右上角的「克...
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 龙 龙之剑2010 2枚 CC0 自然语言处理 0 5 2023-08-01
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于通用语言模型 (GLM) 架构,拥有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地(INT4 量化)等级下最低只需 6 GB 显存)。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅...
首先，登录 OpenBayes.com ，点击「访问控制台」。在左侧菜单栏中找到「公共资源」，点击「公共模型」-「大模型」。然后我们可以看到 OpenBayes 已经存放的一些热门大模型的模型文件，我们以 ChatGLM2-6b 为例进行讲解。首先点击「公共教程」-「大模型」，选择「快速部署 ChatGLM2-6b-32k」页面跳转后，可以看到 ...
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 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...
首先点击「公共教程」-「大模型」,选择「快速部署 ChatGLM2-6b-32k」 页面跳转后,可以看到 README 有一个包含 4 步的讲解,点击右上角的「克隆」。 克隆后可以看到,点击右下角的「审核并执行」,然后点击「继续执行」。 待容器的状态变为「运行中」后,说明我们已经成功将该教程克隆到自己的工作空间并运行起来...
相比一代,ChatGLM2-6B 的性能提升高达571%,能够在更短的时间内生成更加准确、流畅的自然语言文本。这一优势不仅加速了自然语言处理应用的处理速度,而且减少了不必要的时间成本浪费。在ChatGLM2-6B 的研发过程中,科研人员采用了一系列创新技术。其中最值得注意的是32K超长上下文的引入。上下文是语言模型理解和生成文本...
('ZhipuAI/chatglm2-6b-32k', device_map='auto') pipe = pipeline(task=Tasks.chat, model=model) class LogFormatter(tornado.log.LogFormatter): def __init__(self): super(LogFormatter, self).__init__( fmt='[%(levelname)s %(asctime)s|process:%(process)d|thread:%(thread)d|%(file...