ChatGLM3是清华、智谱2023年开源的一款大模型。ChatGLM3-6B模型代码,目前还在研读中,尚未全部读完。 图1为ChatGLM3-6B模型简图,其结构基于Transformer Encoder架构的Encoder,大体上与BERT架构类似。ChatGLM3实现模型架构时,已预置支持P-tuning v2微调结构,图7中的PrefixEncoder,负责将若干Prefix Tokens映射到各GLM Blo...
接上一篇文章《大模型入门,免费云服务器部署大模型ChatGLM3-6B》后,本文将主要介绍ChatGLM3-6B的微调原理,从lora,ptuning等经过大家检验的,经典的微调方法原理入手,掌握大模型的微调技术。 目前大模型逐渐表现出了强大的表达能力,泛化能力和解决复杂问题的能力,基于基座大模型的能力,通过微调,在下游任务上能发挥出出...
启动服务:在终端中进入ChatGLM3-6B的代码目录,运行启动脚本(如cli_demo.py或openai_api.py)来启动服务。根据脚本中的提示,修改模型文件路径等配置信息。 测试服务:启动服务后,你可以使用API调用或Web界面来测试ChatGLM3-6B的功能。例如,你可以发送一个对话请求给ChatGLM3-6B,并查看其生成的回复。 六、ChatGLM3-...
ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度...
ChatGLM-6B的特点和优势包括: 充分的中英双语预训练:ChatGLM-6B在中英双语语料上进行了充分的训练,使其具备强大的双语能力。 优化的模型架构和大小:ChatGLM-6B吸取了GLM-130B的训练经验,修正了二维RoPE位置编码实现,并使用传统FFN结构。其62亿的参数大小适中,使得研究者和个人开发者能够轻松地进行微调和部署。
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型: ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的...
chatglm3-6b-32k智谱AI与清华KEG实验室发布的中英双语对话模型,在ChatGLM3-6B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、...
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充...
在人工智能领域,开源模型的应用与落地一直是推动技术进步的关键力量。ChatGLM3-6B,作为智谱AI与清华大学知识工程实验室(KEG)联合发布的新一代对话预训练模型,不仅继承了前两代模型的优点,还在对话流畅性、部署门槛等方面实现了显著提升。本文将围绕ChatGLM3-6B在Zero-Shot、One-Shot和Few-Shot学习场景下的应用,展开...
通过上述三种方法都可以下载chatglm3-6b模型文件，在 ChatGLM3-main 目录下新建 chatglm3-6b 文件夹，再将下载的模型文件放在 chatglm3-6b 目录。第四步：修改部分代码 用编辑器打开 ChatGLM3-main\basic_demo 目录中的 web_demo.py 文件，修改其中两处代码：（以下图为例）第五步：下载依赖模块 进入 Chat...