ChatGLM-6B_swissarmytransformer安装

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 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答，更多信息请参考我们的博客。

为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型，我们同时实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法 (使用指南) ，INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可启动微调。

不过，由于 ChatGLM-6B 的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题，以免产生误解。更大的基于 1300 亿参数 GLM-130B 的 ChatGLM 正在内测开发中。

想让 ChatGLM-6B 更符合你的应用场景？欢迎参与 Badcase 反馈计划。

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更新信息

[2023/05/17] 发布 VisualGLM-6B，一个支持图像理解的多模态对话语言模型。

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可以通过本仓库中的 cli_demo_vision.py 和 web_demo_vision.py 来运行命令行和网页 Demo。注意 VisualGLM-6B 需要额外安装 SwissArmyTransformer 和 torchvision。更多信息参见 VisualGLM-6B。

[2023/05/15] 更新 v1.1 版本 checkpoint，训练数据增加英文指令微调数据以平衡中英文数据比例，解决英文回答中夹杂中文词语的现象。

以下是更新前后的英文问题对比：

更多更新信息参见 UPDATE.md

友情链接

对 ChatGLM 进行加速的开源项目：

• ChatGLM-MNN: 一个基于 MNN 的 ChatGLM-6B C++ 推理实现，支持根据显存大小自动分配计算任务给 GPU 和 CPU
• JittorLLMs：最低3G显存或者没有显卡都可运行 ChatGLM-6B FP16， 支持Linux、windows、Mac部署

基于或使用了 ChatGLM-6B 的开源项目：

• langchain-ChatGLM：基于 langchain 的 ChatGLM 应用，实现基于可扩展知识库的问答
• 闻达：大型语言模型调用平台，基于 ChatGLM-6B 实现了类 ChatPDF 功能
• chatgpt_academic: 支持ChatGLM-6B的学术写作与编程工具箱，具有模块化和多线程调用LLM的特点，可并行调用多种LLM。
• glm-bot：将ChatGLM接入Koishi可在各大聊天平台上调用ChatGLM

支持 ChatGLM-6B 和相关应用在线训练的示例项目：

• ChatGLM-6B 的部署与微调教程
• ChatGLM-6B 结合 langchain 实现本地知识库 QA Bot

第三方评测：

• Measuring Massive Multitask Chinese Understanding

更多开源项目参见 PROJECT.md

使用方式

硬件需求