ChatGLM-6B介绍_lyrachatglm

介绍

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。

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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ChatGLM-6B 开源模型旨在与开源社区一起推动大模型技术发展，恳请开发者和大家遵守开源协议，勿将开源模型和代码及基于开源项目产生的衍生物用于任何可能给国家和社会带来危害的用途以及用于任何未经过安全评估和备案的服务。目前，本项目团队未基于 ChatGLM-6B 开发任何应用，包括网页端、安卓、苹果 iOS 及 Windows App 等应用。

尽管模型在训练的各个阶段都尽力确保数据的合规性和准确性，但由于 ChatGLM-6B 模型规模较小，且模型受概率随机性因素影响，无法保证输出内容的准确性，且模型易被误导（详见局限性）。本项目不承担开源模型和代码导致的数据安全、舆情风险或发生任何模型被误导、滥用、传播、不当利用而产生的风险和责任。

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。

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：

• lyraChatGLM: 对 ChatGLM-6B 进行推理加速，最高可以实现 9000+ tokens/s 的推理速度
• 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
• InferLLM：轻量级 C++ 推理，可以实现本地 x86，Arm 处理器上实时聊天，手机上也同样可以实时运行，运行内存只需要 4G

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

环境安装

使用 pip 安装依赖：pip install -r requirements.txt，其中 transformers 库版本推荐为 4.27.1，但理论上不低于 4.23.1 即可。

此外，如果需要在 cpu 上运行量化后的模型，还需要安装 gcc 与 openmp。多数 Linux 发行版默认已安装。对于 Windows ，可在安装 TDM-GCC 时勾选 openmp。 Windows 测试环境 gcc 版本为 TDM-GCC 10.3.0， Linux 为 gcc 11.3.0。在 MacOS 上请参考 Q1。

代码调用

可以通过如下代码调用 ChatGLM-6B 模型来生成对话：

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
>>> model = model.eval()
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
>>> print(response)
你好
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