ChatGLM-6B和ChatGLM-130B模型,都在包含1T token的中英文语料上进行训练,使用了有监督微调(SFT)、反馈自助(feedback bootstrap)和人类反馈强化学习(RLHF)等方式。 ChatGLM模型能够生成符合人类偏好的答案。结合量化技术,用户可以在消费级显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存),基于GLM模型可以在笔记本...
ChatGLM-6B和ChatGLM-130B模型,都在包含1T token的中英文语料上进行训练,使用了有监督微调(SFT)、反馈自助(feedback bootstrap)和人类反馈强化学习(RLHF)等方式。 ChatGLM模型能够生成符合人类偏好的答案。结合量化技术,用户可以在消费级显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存),基于GLM模型可以在笔记本...
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ChatGLM-6B和ChatGLM-130B模型,都在包含1T token的中英文语料上进行训练,使用了有监督微调(SFT)、反馈自助(feedback bootstrap)和人类反馈强化学习(RLHF)等方式。 ChatGLM模型能够生成符合人类偏好的答案。结合量化技术,用户可以在消费级显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存),基于GLM模型可以在笔记本...
🤗 HF Repo • 🤖 ModelScope • 🤖 WiseModel • 🐦 Twitter • 📃 [GLM@ACL 22] [GitHub] • 📃 [GLM-130B@ICLR 23] [GitHub] 👋 加入我们的 Slack 和微信 📍在 chatglm.cn 体验更大规模的 ChatGLM 模型。 Read this in English.📔 关于ChatGLM3-6B 更为详细的使用信息...
target="_blank">[GLM@ACL 22]</a> <a href="https://github.com/THUDM/GLM" target="_blank">[GitHub]</a> • 📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2210.02414" target="_blank">[GLM-130B@ICLR 23]</a> <a href="https://github.com/THUDM/GLM-130B" target="_blank">[GitHub]...
共使用了5GB文本文件,约1B tokens来对扩充词表后的模型进行增量预训练,日文、中文、英文占比分别约76%、12%、12%,数据集详细介绍如下: 数据集语种文本大小token数简介hf链接 wiki_ja 日文 3.36GB 669M 日文wiki izumi-lab/wikipedia-ja-20230720 aozora 日文 700MB 130M 青空文库 globis-university/aozorabunko...
💻 Github Repo • 🐦 Twitter • 📃 [GLM@ACL 22] [GitHub] • 📃 [GLM-130B@ICLR 23] [GitHub] 👋 Join our Slack and WeChat 📍Experience the larger-scale ChatGLM model at chatglm.cn 介绍(Introduction) ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型,在保留了前两代模...
ChatGLM-6B和ChatGLM-130B模型,都在包含1T token的中英文语料上进行训练,使用了有监督微调(SFT)、反馈自助(feedback bootstrap)和人类反馈强化学习(RLHF)等方式。 ChatGLM模型能够生成符合人类偏好的答案。结合量化技术,用户可以在消费级显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存),基于GLM模型可以在笔记本...
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