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双语: 同时支持中文和英文。
高精度(英文): 在公开的英文自然语言榜单 LAMBADA、MMLU 和 Big-bench-lite 上优于 GPT-3 175B(API: davinci,基座模型)、OPT-175B 和 BLOOM-176B。
高精度(中文): 在7个零样本 CLUE 数据集和5个零样本 FewCLUE 数据集上明显优于 ERNIE TITAN 3.0 260B 和 YUAN 1.0-245B。
快速推理: 首个实现 INT4 量化的千亿模型,支持用一台 4 卡 3090 或 8 卡 2080Ti 服务器进行快速且基本无损推理。
可复现性: 所有结果(超过 30 个任务)均可通过我们的开源代码和模型参数复现。
跨平台: 支持在国产的海光 DCU、华为昇腾 910 和申威处理器及美国的英伟达芯片上进行训练与推理。
基于ChatGLM-6B 的快速安装服务,您可以快速将ChatGLM-6B 安装安装在您本地服务器中。支持一键安装,无需任何服务配置和代码编写即可完成。
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。
量化等级 最低 GPU显存(推理) 最低 GPU 显存(高效参数微调)
FP16 (无量化) 13 GB 14 GB
INT8 8 GB 9 GB
INT4 6 GB 7 GB
链接:https://pan.baidu.com/s/13uNzRsJMeXgvhZSJH-nYgQ?pwd=java
提取码:java
下载完成后,点击文件中的run.exe直接一键运行
运行完成后,即完成本地化ChatGLM安装,您可以直接进行使用。
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