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。ChatGLM2-6B升级3：更高效的推理，更...
ChatGLM2-6B的升级部分 第一代的ChatGLM2-6B是一个非常优秀的聊天大语言模型。它的部署成本很低,完全版本仅需13GB显存即可进行推理,微调需要14GB显存,在消费级显卡即可使用。而其INT4量化版本则最低仅需6GB即可推理。 相比较第一代,第二大的ChatGLM2-6B模型主要有四点升级: ChatGLM2-6B升级1:基座模型升级,...
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...
LongBench 的测评结果表明,在等量级的开源模型中,ChatGLM2-6B-32K 有着较为明显的竞争优势。 更高效的推理:基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 更开放...
Longer Context: Based on FlashAttention technique, we have extended the context length of the base model from 2K in ChatGLM-6B to 32K, and trained with a context length of 8K during the dialogue alignment, allowing for more rounds of dialogue. However, the current version of ChatGLM2-6B ...
ChatGLM-6B: An Open Bilingual Dialogue Language Model | 开源双语对话语言模型 - ChatGLM-6B/README.md at main · THUDM/ChatGLM-6B
parser.add_argument("--top_k", type=int, default=10) parser.add_argument("--temperature", type=float, default=0.8) args = parser.parse_args() # load model model, model_args = AutoModel.from_pretrained('chatglm3-6b-32k', args=argparse.Namespace( fp16=True, skip_init=True, use_gpu...
More Efficient Inference: Based onMulti-Query Attentiontechnique, ChatGLM2-6B has more efficient inference speed and lower GPU memory usage: under the official implementation, the inference speed has increased by 42% compared to the first generation; under INT4 quantization, the dialogue length suppo...
Jan 23, 20241 comments4 replies Discussion options leojrAI Jan 23, 2024 - 我在longchain-chatchat中加载了chatglm3-6b-32k结果出现了大量的重复性内容,甚至出现了全是<|assistant|><|assistant|>输出的情况,请问有人遇到过吗,该如何解决 Answered byzRzRzRzRzRzRzRJan 28, 2024 ...
[2023.06.25] Release ChatGLM2-6B, an updated version of ChatGLM-6B which introduces Stronger Performance (MMLU (+23%), CEval (+33%), GSM8K (+571%), BBH (+60%)), Longer Context (from 2K in ChatGLM-6B to 32K, and trained with a context length of 8K during the dialogue alignment...