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...
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、更充分的训练...
默认情况下,模型以 FP16 精度加载,运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限,可以尝试以量化方式加载模型 以命令行对话为例,找到加载模型的代码(前文已提到不同demo下该代码的位置),修改其为 记得要将device_map="auto"去掉,quantize中参数4也可改为8,本人笔记本4060显卡在4-bit量化后能够流畅运...
在将ChatGLM3-6B模型应用于实际项目时,千帆大模型开发与服务平台可以作为一个理想的选择。该平台提供了完善的模型管理、训练、部署和监控功能,能够大大降低模型应用的门槛。通过千帆大模型开发与服务平台,开发者可以更加高效地利用ChatGLM3-6B模型的能力,快速构建出满足业务需求的智能应用。 结语 ChatGLM3-6B作为新一...
Chat: 对话模式,在此模式下可以与模型进行对话。 Tool: 工具模式,模型除了对话外,还可以通过工具进行其他操作。 Code Interpreter: 代码解释器模式,模型可以在一个 Jupyter 环境中执行代码并获取结果,以完成复杂任务。 对话模式 对话模式下,用户可以直接在侧边栏修改 top_p, temperature, System Prompt 等参数来调整模...
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...
Chat: 对话模式,在此模式下可以与模型进行对话。 Tool: 工具模式,模型除了对话外,还可以通过工具进行其他操作。 Code Interpreter: 代码解释器模式,模型可以在一个 Jupyter 环境中执行代码并获取结果,以完成复杂任务。 对话模式 对话模式下,用户可以直接在侧边栏修改 top_p, temperature, System Prompt 等参数来调整模...
ChatGLM3 是由智谱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,继承了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性,并在此基础上进行了全面的性能提升和创新性功能扩展。 系统要求 操作系统:Windows、Linux 或 macOS。本教程使用Windows进行安装。
加速训练过程:相比于从头开始训练一个全新的模型,微调可以在预训练模型的基础上进行,有效的减少训练时间和计算资源。 大模型微调(Fine-tuning)方法介绍 微调技术主要可以分为三类:一是增加额外参数、二是选取一部分参数更新、三是引入重参数化。其中在增加额外参数的方法中,又分为类适配器和软提示。
ChatGLM3-6B模型分析 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...