ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式,除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和Agent任务等复杂场景。本文主要通过天气查询例子介绍了在tool_registry.py中注册新的工具来增强模型能力。 可以直接调用LangChain自带的工具(比如,ArXiv),也可以调用自定义的工具。LangChain...
对ChatGLM3-6B-Base 的测试中,BBH 采用 3-shot 测试,需要推理的 GSM8K、MATH 采用 0-shot CoT 测试,MBPP 采用 0-shot 生成后运行测例计算 Pass@1 ,其他选择题类型数据集均采用 0-shot 测试。 我们在多个长文本应用场景下对 ChatGLM3-6B-32K 进行了人工评估测试。与二代模型相比,其效果平均提升了超过 5...
ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式,除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和Agent任务等复杂场景。本文主要通过天气查询例子介绍了在tool_registry.py中注册新的工具来增强模型能力。 可以直接调用LangChain自带的工具(比如,ArXiv),也可以调用自定义的工具。
ChatGLM3-6B是智谱华章基于GLM预训练架构开发的开源对话模型,其核心优势在于: 高效的自然语言处理能力:ChatGLM3-6B能够智能识别用户需求,并快速提取相关信息,提供精准的问答服务。 多样化的应用场景:从语义搜索到知识检索,ChatGLM3-6B在多个领域展现了广泛的应用潜力。 开源与商业化并行:智谱华章坚持开源与商业化并行的...
新的ChatGLM3包括ChatGLM3-1.5B（15亿）、3B和6B参数三种，不仅在多模态理解、代码模块、网络搜索等能力上有所提升，而且相对最佳开源模型推理速度提升2-3倍。同时，基于集成自研AgentTuning技术，在智能规划和执行上比ChatGLM-2提升1000%。另外，ChatGLM3还利用华为昇腾生态，使算力推理速度提升3倍以上。智谱 AI ...
随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLM)在各个领域展现出了强大的能力。ChatGLM3-6B作为智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型,以其流畅的对话能力和低部署门槛受到了广泛关注。本文将详细介绍ChatGLM3-6B模型的微调实践,帮助读者了解如何通过微调来更新模型知识,提升模型性能。 一、ChatGLM3-6B 模...
此外,ChatGLM3本次推出可手机部署的端测模型ChatGLM3-1.5B和 ChatGLM3-3B,支持包括vivo、小米、三星在内的多款手机以及车载平台,甚至支持移动平台上CPU芯片的推理,速度可达20 tokens/s。精度方面1.5B和3B模型在公开benchmark上与ChatGLM2-6B模型性能接近。
为了测试ChatGLM3-6B在RAG能力上的表现,我们可以进行以下对比测试: 准确度测试:对比ChatGLM3-6B在不同数据集上的准确率,以评估其在回答问题时的可靠性。 速度测试:测量ChatGLM3-6B在不同设备上的运行速度,以评估其在处理请求时的效率。 知识库测试:通过对比ChatGLM3-6B在不同知识库中的表现,以评估其对外部...
不过,虽然官方强调,ChatGLM3系列的代码能力很强,但是目前还没有HumanEval的评分结果放出。ChatGLM3的训练细节 虽然官方没有详细公布ChatGLM3的相关训练信息,但是也有一些基本的数据供大家参考。首先是 ChatGLM3-6B 的基础模型的训练使用了更多且更加多样的数据,更充分的训练步数和合理的训练策略;其次是ChatGLM3-6B...
其中,ChatGLM3/ChatGLM3-6B作为新一代的语言模型,凭借其强大的对话格式功能,吸引了众多开发者和研究者的关注。本文将深入探讨ChatGLM3的“对话格式”功能,包括推理系统如何解析参数、采用Python代码形式实现工具调用和代码解释器能力,以及如何通过微调提升模型性能。 一、对话格式功能简介 ChatGLM3的对话格式功能是其...