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...
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项目名称:可自定义,如“ChatGLM3-6B”。 镜像:选择公开下的chatglm3-6b(作者为“趋动云小助手”)。 为便于您快速体验已为您准备好镜像,该镜像是在官方镜像PyTorch2.1.0 Tensorflow2.15.0中安装了 “ChatGLM3-6B 官方给出的requirements.txt,您也可自行制作该镜像。 模型:选择公开下的chatglm3-6b(作者为“...
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...
现在你可以运行模型了。ChatGLM3-6B 提供了多种运行方式,包括命令行界面、Streamlit 界面和 REST API。 命令行界面 运行以下 Python 脚本来启动命令行界面: Streamlit 界面 要运行 Streamlit 界面,你需要安装 Streamlit。 然后运行: 在浏览器中打开 http://localhost:8501 来访问 Streamlit 界面。
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。
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...
ChatGLM3-6B是由清华大学自然语言处理实验室和百度飞桨共同研发的一款开源双语对话语言模型。它基于Transformer架构,拥有60亿参数,支持中英文双语对话。相较于之前的版本,ChatGLM3-6B在对话流畅性、语义理解、生成多样性等方面都有了显著提升。 在对话流畅性方面,ChatGLM3-6B采用了先进的解码策略,使得生成的对话更加自...
chatglm3-6b支持cpu推理,但是在本人32g内存上的电脑实测,emmm,还是准备一台gpu服务器吧。 3.环境安装: 首先需要下载本仓库: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 然后使用 pip 安装依赖: pip install -r requirements.txt 模型下载: Hugging Face 速度慢的建议从https://modelscope.cn/models/Zhipu...
1.ChatGLM3简介 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...