chatgpt 秒杀 chatglm。 请稍等,后续内容持续更新 ...
(注:在通用型人工智能 ChatGPT 未出现之前,就是这类处理思路。针对图像识别,有专门图像识别的神经网络模型。针对商品的客户评价,有文字的处理模型。翻译方面,有专门翻译的模型,曾经最好的翻译是谷歌翻译 - 现在是之一。) 在神经网络的早期阶段,人们倾向于认为“让神经网络尽可能...
ChatGLM-6B: 单卡版本开源的对话模型充分的中英双语预训练:ChatGLM2-6B 在 1:1 比例的 中英语料上训练了 1.4T 的 token 量,兼具双语能力 , 相比于ChatGLM-6B初代模型,性能大幅提升。 • 较低的部署门槛:FP16 …
chatglm-6b是清华大学清华认知工程实验室基于自己设计的预训练模型架构General Language Model微调而来的聊天模型。参数规模是 62 亿。GLM 模型是基于 Transformer 架构,更像 Transformer 的 Encoder 部份-BERT。预训练用了 1T token 的中英文语料。没说具体用了多少语料进行指令微调。中文聊天的效果,是开源模型里最好...
尽管MOOS在GPU显存需求上相对较高(不量化时需求高达80GB,且多轮对话易导致显存溢出),但ChatGLM却能在笔记本电脑上轻松部署(int4版本仅需6GB显存)。因此,本文将对比ChatGLM与ChatGPT,以揭示国产模型的优劣之处。我们将从多个层面对这两款模型进行深入比较,并最终总结它们的各自特点。
ChatGPT采用了单向的Transformer模型，即从左到右进行预测，它使用的是英文数据集，例如WebText和BooksCorpus。它的输出结果通常非常流畅，因此在自然语言生成任务方面表现良好。ChatGLM则采用双向的LSTM模型，它使用的是中文数据集，例如THUCTC、LCQMC等。相对于ChatGPT，ChatGLM在中文语境下表现更好，它能够更好地处理...
基础语言模型是指只在大规模文本语料中进行了预训练的模型，未经过指令和下游任务微调、以及人类反馈等任何对齐优化。基础 LLM 基本信息表，GPT-style 表示 decoder-only 的自回归语言模型，T5-style 表示 encoder-decoder 的语言模型，GLM-style 表示 GLM 特殊的模型结构，Multi-task 是指 ERNIE 3.0 的模型结构 ...
最近ChatGLM-6B清华开源模型发布,之前玩ChatGBT觉得挺好玩,想着能不能自己本地用chatgpt,毕竟某些不可抗力因素使用ChatGBT比较困难,目前申请不了百度文心一言的模型API,因此想自己部署ChatGLM-6B来进行测试,由于本地电脑显存不够(最低都要6GB),所以只能来飞桨平台这里试试了~话不多说让我们进入部署的流程 1.1 硬件...
ChatGLM-6B ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T...