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...
VisualGLM-6B模型的技术细节 关于VisualGM-6B的具体技术信息如下：VisualGLM-6B最令人兴奋的一个方面是其可访问性。由于集成了模型量化技术，用户可以在消费级显卡上本地部署模型，INT4量化级别只需要8.7G的显存。这意味着即使是拥有游戏笔记本的用户也可以快速且私密地部署这个模型，这在此类大小的ChatGPT-like模型中...
VisualGLM-6B 是一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 VisualGLM-6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练BLIP2-Qformer构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共78亿参数。 VisualGLM-6B 依靠来自于 CogView 数据集的30M高质量中文图文对,与300M经过筛选的英文图文对进行预训练,中英文...
针对 ChatGLM-6B 微调，试验结果显示：与其他两种模式相比， HBM 高速缓存模式在性能和使用方便性方面均更胜一筹。在英特尔® 至强® CPU Max 系列产品上，结合之前的两项优化，我们可以通过以下命令行启动 ChatGLM-6B 微调：△图 7. 在拥有 32 个物理核的英特尔® 至强® CPU Max 9462 双路服务器上启...
【VisualGLM-6B:开源多模态对话语言模型,支持图像、中文和英文。该模型基于ChatGLM-6B,具有78亿参数,通过BLIP2-Qformer将图像和语言模型相结合。模型使用CogView数据集的中英文图文对进行预训练,并在微调阶段使用长的视觉问答数据以生成符合人工偏好的答案。VisualGLM-6B使用SwissArmyTransformer工具库进行训练,并提供了与...
ChatGLM-6B是一个基于General Language Model (GLM)架构的对话生成模型,具有62亿参数。该模型不仅具备优秀的语言理解能力,还能生成连贯、准确的回答,适用于多种对话场景。
ChatGLM是transformer架构的神经网络模型,因此从transformer结构入手,分析其源码结构。 transformer结构: 转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ 位置编码 ChatGLM-6B的位置编码采用的旋转位置编码(RoPB)实现。其源码: classRotaryEmbedding(torch.nn.Module):def__init__(self, dim, base=10000, ...
1、调用chatglm6b进行推理抽取 加载chatglm-6b模型,对模型进行预测,下面是使用huggingface调用chatglm6b的代码: fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModel tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_code=True) model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_cod...
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。