6B(62亿)的参数大小,也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。 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,这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。 更长的序列长度: 相比 G...
ChatGLM-6B实现采用了PaLM的实现方式,不同于上面的公式: \begin{bmatrix} q_0 \\ \vdots \\ q_{d/2-1} \\ q_{d/2} \\ \vdots \\ q_{d-1}\end{bmatrix} \otimes \begin{bmatrix} \cos m\theta_0 \\ \vdots \\ \cos m\theta_{d/2-1} \\ \cos m\theta_0 \\ \vdots \...
本文结合目前在中文应用场景中具有出色表现的开源预训练大模型 ChatGLM-6B，介绍如何通过对其开源 Prompt-tuning 代码进行极少量的修改，并结合第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器[1]的全新内置 AI 加速引擎——英特尔® 高级矩阵扩展 (Intel® Advanced Matrix Extension，简称英特尔® AMX)及配套的软件工具...
二、ChatGLM-6B的模型特性 双语支持:ChatGLM-6B同时支持中文和英文,这使得它在处理中英文混合的语言问题时更加准确和流畅。 长序列处理:相比其他模型,ChatGLM-6B拥有更长的序列长度,能够支持更长的对话和应用,从而满足更多样化的需求。 高效部署:结合模型量化技术,ChatGLM-6B可以在消费级的显卡上进行本地部署,大大...
在人工智能快速发展的今天,拥有一个强大的对话语言模型已不再遥不可及。ChatGLM-6B作为一款由智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的开源大模型,凭借其62亿参数和强大的对话能力,成为了众多开发者和技术爱好者的首选。本文将简明扼要地介绍如何免费部署ChatGLM-6B,帮助大家快速构建自己的AI对话系统。 一、前期准备 1....
chatglm-6b是一个基于GPT的单模态对话模型,它只能处理文本输入和输出,但是它的训练和推理速度比较快,而且性能较好,可以生成流畅和有趣的对话。 baichuan-7b是一个类似于LLaMA的大规模预训练语言模型,它可以处理多种语言和领域的文本,但是它还不支持对话任务,需要进一步做SFT微调来适应不同的对话场景和目标。
ChatGLM-6B是一个由清华大学KEG实验室和智谱AI共同训练的大型语言模型,它基于GPT模型进行改进,拥有6.3亿个参数,是当前最大规模的中文语言模型之一。本文将为读者提供一份详细的Windows系统下ChatGLM-6B大模型的安装指南,帮助大家顺利运行这一强大的语言模型。 一、环境配置 在开始安装ChatGLM-6B之前,我们需要先配置好...
最近业务上需要用到大模型相关的知识,所以准备简单的搭建一个环境,详细的细节后面慢慢研究,现记录下搭建过程。至于为什么选择ChatGLM-6B,主要原因是它支持中英双语,同时支持离线部署,可以方便的构建本地化的问答知识库。 由于ChatGLM-6B对python版本有一定要求,目前要求3.7+版本,为了减少python版本冲突的影响,可以通过使...
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 标识符的中...
•人类意图对齐训练:使用了监督微调、反馈自助、人类 反馈强化学习等方式,使模型初具理解人类指令意图的 能力。 ChatGLM-6B vs ChatGLM2-6B 预训练大模型技术实践 -以 ChatGLM-6B 为例 - 模型本地部署: - 本地单机运行ChatGLM-6B模型进行对话 - 模型微调: ...