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...
更全面的开源序列:除了对话模型ChatGLM3-6B外,还开源了基础模型ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型ChatGLM3-6B-32K和进一步强化了对于长文本理解能力的ChatGLM3-6B-128K。以上所有权重对学术研究完全开放,在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。 ChatGLM3 开源模型旨在与开源社区一起推动大模型技术发展,恳请开发者...
这是chatglm3-6b训练时候的参数情况,参数调到很低(只有487,424)。 出现的内存溢出情况如下 而对于chatglm3-6b-base模型,能够正常运行,训练情况如下,数据量和参数都提升了,也正常运行。
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,更快...
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...
from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b-32k", trust_remote_code=True) model.add_mixin('auto-regressive', CachedAutoregressiveMixin()) chat(model, tokenizer, max_length=args.max_length, num_beams=args.num_beams, top_p=args.top_p, temperature=args.temperature, top_k=args.top_k) 92 changes: ...
MODEL_PATH="/path/to/local/chatglm3-6b" streamlit run main.py 或者直接把 MODEL_PATH 这个变量在 Python 文件中改成对应路径也可以。 谢谢,我设置成 MODEL_PATH = "E:\GitHub\ChatGLM3\Model\chatglm3-6b-32k" PT_PATH = None TOKENIZER_PATH = MODEL_PATH 就可以了 HMyaoyuan commented Nov 11, ...
File "/run/determined/workdir/output/cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm3-6b-32k/modeling_chatglm.py", line 595, in forward layernorm_input = residual + layernorm_input KeyboardInterrupt 下面是自己实现的batch推理方式 (上述报错日志中的batch_inference_chatglm.py): ...
就算可以增加,我看chatglm的说法,是增加之后,效率会急剧下降。唯一的解决方案就是大概特改,不是改模型的问题了,是改架构。也就是说,这个项目可以直接关了。不过在应用端,应该可以适量优化,就是使用向量技术,优化压缩token。但解决不了本质问题。除非是外挂知识库,并且修改架构...