ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识
例如,你可以使用特定领域的语料库对ChatGLM3-6B进行训练,以提高其在该领域的对话理解和生成能力。 七、产品关联:千帆大模型开发与服务平台 在部署和使用ChatGLM3-6B的过程中,千帆大模型开发与服务平台可以为你提供全方位的支持。该平台提供了丰富的模型库、便捷的模型部署工具以及高效的模型训练服务。通过千帆大模型...
默认情况下,模型以 FP16 精度加载,运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限,可以尝试以量化方式加载模型,使用方法如下: model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda() 模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量...
在部署之前,您需要从官方网站或其他可靠渠道下载ChatGLM3-6B大模型的预训练权重文件。下载完成后,您需要将模型文件放置在合适的位置,并进行必要的配置,如指定输入输出的数据格式、设置模型运行的参数等。 四、模型加载与运行 在配置完成后,您可以开始加载模型并进行运行。通常,加载模型需要一定的时间,具体取决于模型的...
接上一篇文章《大模型入门,免费云服务器部署大模型ChatGLM3-6B》后,本文将主要介绍ChatGLM3-6B的微调原理,从lora,ptuning等经过大家检验的,经典的微调方法原理入手,掌握大模型的微调技术。 目前大模型逐渐表现出了强大的表达能力,泛化能力和解决复杂问题的能力,基于基座大模型的能力,通过微调,在下游任务上能发挥出出...
ChatGLM3-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型。它基于General Language Model (GLM)架构,拥有62亿参数,这使得它在处理对话任务时能够生成连贯的回复。ChatGLM-6B在大量的文本数据上进行了训练,包括书籍、网页和其他类型的文本,从而学习到了如何理解和生成自然语言。 ChatGLM-6B的特点和优势包括: 充分的中英...
1)更强大的基础模型: ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示,* ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能*。
模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。如果一切正常,运行一下命令后可以再http://localhost:8501启动chatGLM3大模型 (py3.10) D:\Dev\ChatGLM3>streamlit run composite_demo\main.pyYou can now view your Streamlit app in your browser.Local URL...
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。 接口描述 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、...
ChatGLM3是清华、智谱2023年开源的一款大模型。ChatGLM3-6B模型代码,目前还在研读中,尚未全部读完。 图1为ChatGLM3-6B模型简图,其结构基于Transformer Encoder架构的Encoder,大体上与BERT架构类似。ChatGLM3实现模型架构时,已预置支持P-tuning v2微调结构,图7中的PrefixEncoder,负责将若干Prefix Tokens映射到各GLM Blo...