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Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型,是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它能够学习到自然语言的语法和语义,从而可以生成人类可读的文本。
所谓"语言模型",就是只用来处理语言文字(或者符号体系)的 AI 模型,发现其中的规律,可以根据提示 (prompt),自动生成符合这些规律的内容。
LLM 通常基于神经网络模型,使用大规模的语料库进行训练,比如使用互联网上的海量文本数据。这些模型通常拥有数十亿到数万亿个参数,能够处理各种自然语言处理任务,如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。
本文对国内外公司、科研机构等组织开源的 LLM 进行了全面的整理。
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,并针对中文进行了优化。该模型基于 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 ChatGLM 相同
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