第二代的ChatGLM2-6B的基座模型使用了GLM模型的混合目标函数，在1.4万亿中英文tokens数据集上训练，并做了模型对齐。而测试显示，第二代的ChatGLM2-6B比第一代模型有了很大提升，在各项任务中的提升幅度如下：可以看到，第二代模型的性能提升很高。由于第一代的ChatGLM-6B效果已经十分让人惊叹，因此第二代更加值...
ChatGLM-6B是国产开源大模型领域最强大的的大语言模型。因其优秀的效果和较低的资源占用在国内引起了很多的关注。2023年6月25日,清华大学KEG和数据挖掘小组(THUDM)发布了第二代ChatGLM2-6B。 ChatGLM2-6B的升级部分 ChatGLM2-6B升级1:基座模型升级,性能更加强大 ChatGLM2-6B升级2:更长的上下文 ChatGLM2-6B...
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 标识符的中...
因ChatGLM3-6B模型占用空间大小为24GB,实例数据盘默认空间为20G不足以存储ChatGLM3-6B模型,所以这里建议扩容数据盘到30G。 3. 通过Jupyterlab登录实例 4. 复制模型到实例数据盘 5. 启动 ChatLM3-6B ChatGLM3-6B 支持如下几种启动方式: 下面会依此演示以上四种启动和通过外网访问方式,根据自己需求选择任意一种...
在第一代ChatGLM-6B上,模型的最高上下文长度是2K。而第二代的ChatGLM2-6B的基座模型使用了FlashAttention技术,升级到32K。而据此微调的对话模型ChatGLM2-6B则可以在8K长度上下文条件下自由流畅进行对话。因此,支持更多轮次的对话,并且官方表示将在后续继续优化上下文长度限制。Chat...
在Langchain-Chatchat应用程序中,提供的上下文并未列出名为THUDM/chatglm3-6b-128k的模型。它提到了THUDM/chatglm3-6b和其他带有-32k后缀的模型,但没有-128k变体。因此,根据提供的上下文,没有证据表明Langchain-Chatchat应用程序明确支持THUDM/chatglm3-6b-128k模型。该应用程序确实支持THUDM/chatglm3-6b模型,因...
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试了一下，还是不行
试了一下，还是不行
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