ChatGLM2-6B 使用了 Multi-Query Attention，提高了生成速度。生成 2000 个字符的平均速度对比如下 Multi-Query Attention 同时也降低了生成过程中 KV Cache 的显存占用，此外，ChatGLM2-6B 采用 Causal Mask 进行对话训练，连续对话时可复用前面轮次的 KV Cache，进一步优化了显存占用。因此，使用 6GB 显存的显卡进...
但现在有了新的长文本数据集和支持更长上下文的模型,ChatGLM 的表现大为改善。ChatGLM 推出了评测长文本理解能力的 LongBench 数据集和支持更长上下文的 ChatGLM2-6B-32K 模型。 上下文窗口大小是影响模型解决更广泛问题的重要维度之一。为了解决这一问题,GLM 技术团队基于内部长期的探索,开发了专门针对...
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...
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...
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...
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ModelScope chatglm2-6b-32k 不支持 vllm。 VLLM 是聊天机器人生成对话模型,它可以根据用户的输入,生成回复。VLLM 是使用大型语言模型 (LLM) 进行训练的,因此它可以生成多样性和流畅性都很高的回复。 Chatglm2-6b-32k 是 ModelScope 提供的聊天机器人模型之一。它可以根据用户的输入,生成回复。Chatglm2-6b-32...
清华ChatGLM2-6b新模型升级,支持32K上下文的强性能模型!#小工蚁 #chatglm2 - 小工蚁于20230802发布在抖音,已经收获了21.1万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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利用该评测数据集,我们分别对 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。 其中,ChatGLM2-6B-32K 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...