更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限，我们会在后续迭代升级中着重进行优化。更高效的推理：基于 Multi-Qu...
利用该评测数据集,官方分别对 GPT-3.5-Turbo-16k、Llama2-7B-chat-4k、LongChat-7B-16k、XGen-7B-8k、InternLM-7B-8k、ChatGLM2-6B、ChatGLM2-6B-32k* 等 7 个支持长文本的模型的性能。 在文章《为什么你在用 ChatGPT 的提示词 Prompt 似乎效果不如人意?》中,大模型在不同语言之间的推理能力不同,所以...
ChatGLM2-6B-32K是在ChatGLM2-6B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。 功能介绍 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、查看开发文档、查看在线调用的请求内容和返回结...
ChatGLM2-6B虽然可以支持32k，但是在对话阶段使用 的8K 的上下文长度训练，因此其多轮对话能力大大增强了，但是对单轮超长文档的理解能力依然有限。整体测试下来确实比大部分开源模型的体感要强，尤其是在长文本问答和总结方面，优势明显。但是 ，本次ChatGLM2-6B长上下文的先发优势可能也无法维持太久，因为最新在上下...
首先点击「公共教程」-「大模型」，选择「快速部署 ChatGLM2-6b-32k」页面跳转后，可以看到 README 有一个包含 4 步的讲解，点击右上角的「克隆」。克隆后可以看到，点击右下角的「审核并执行」，然后点击「继续执行」。待容器的状态变为「运行中」后，说明我们已经成功将该教程克隆到自己的工作空间并运行起来...
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。 功能介绍 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、...
1.较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4), 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。 2,更长的序列长度: 相比 GLM-10B(序列长度1024),ChatGLM2-6B 序列长度达32K,支持更长对话和应用。
更长的上下文：上下文长度由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K。更高效的推理：推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放。ChatGLM2-6B 使用了 Multi-Query Attention，提高了生成速度，同时也降低了生成过程中 KV...
chatglm3-6b-32k 微调和微调后推理 微调代码开源地址: https://github.com/modelscope/swift/tree/main/examples/pytorch/llm clone swift仓库并安装swift # 设置pip全局镜像和安装相关的python包 pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ ...
git clonehttps://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k.git 但是其中的7个权重文件只下载了1...