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...
更长的上下文:基于FlashAttention技术,我们将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练。对于更长的上下文,我们发布了ChatGLM2-6B-32K模型。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。
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...
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...
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
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
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, ...
(ChatGLM3-6B,envs用原来ChatGLM2的,环境名请略过) cli_demo.py 、web_demo2.py下做如下修改切换双卡,均报错误。环境ubuntu,双4090: def get_model(): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) ~ # model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_...
chatglm3-6b模型在训练过程中报内存溢出,但是其他模型(chatglm3-6b-base、chatglm3-6b-32k、chatglm3-6b-128k)并不会,都能够正常训练。 甚至chatglm3-6b模型降到更低的参数,也依旧会报内存溢出。 chatglm3-6b模型为什么会需要更大的算力?不是chatglm3-6b-128k需要的算力最大吗?