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...
LoRA(Low-Rank Adaptation)的原理主要基于冻结预训练好的模型权重参数,并在冻结原模型参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。这种方法的优点在于新增参数数量较少,使得finetune的成本显著下降,同时还能获得和全模型微调类似的效果。 LoRA在原模型旁边增加一个旁路,通过低秩分解(先降...
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。 较低的部署门槛:结合模型量化技术,ChatGLM-6B可以在消费级显卡上进行本地部署。在INT4量化级别下,最低仅需6GB显存,大大降低了部...
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...
对于开发者来说,熟悉BigDL-LLM的基本原理和使用方法,以及合理调整模型结构和Prompt格式,将是实现高效开发的关键。 以上内容仅为初步解析与实践建议,具体实现还需根据实际需求进行调整和优化。希望本文能为读者提供有价值的参考,助力您在BigDL-LLM开发道路上取得更多成果。
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、...
ChatGLM3-6B的名字中,“Chat”代表其擅长于对话功能,“GLM”则代表General Language Model,即通用语言模型,“3-6B”则指的是该模型拥有60亿个参数。 二、ChatGLM3-6B的工作原理 深度学习 ChatGLM3-6B基于深度学习技术,通过训练大量的文本数据,让模型学习语言的规律和结构。在训练过程中,模型会自动调整其参数,以...
轻量级神经网络结构自动搜索:支持基于模拟退火的轻量模型结构自动搜索 Light-NAS。 自动模型压缩:支持基于模拟退火自动网络剪枝。 PaddleSlim 的便利性在于它提供了一套完整的模型压缩解决方案,可以用于图像分类、检测、分割等各种类型的视觉场景,同时也在探索 NLP 领域模型的压缩方案。它的目标是减少模型大小和提高推理速...
AI模型部署:Triton Inference Server部署ChatGLM3-6B实践,config.pbtxt搭建起了客户端和服务端的桥梁,下一步编辑自定义后端脚本model.py,它基于config.pbtxt中的约定抽取对应的数据进行推理逻辑的编写,model.py内容portsysimportgcimportos。
通过使用提问模板来构建对话语料库,可以帮助研究人员进行基于数据的对话模型建设和评估,提高对话系统的性能和智能度。 五、chatglm3-6b大纲提问模板的发展趋势 5.1 chatglm3-6b大纲提问模板在人工智能领域的发展前景 随着人工智能技术的不断进步,聊聊机器人作为人机交互的重要形式,chatglm3-6b大纲提问模板的应用和研究...