ChatGLM2-6b对话模型有那么点意思了

怪侠说不说

优质创作者: 编程框架技术领域

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2024-07-30 09:46:57

Windows 环境部署 ChatGLM2-6b 入门教程_windows 部署chatglm-CSDN博客

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ChatGLM2-6B 模型介绍及训练实战

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。

P-Tuning v2的原理是通过对已训练好的大型语言模型进行参数剪枝，得到一个更加小巧、效率更高的轻量级模型。具体地，P-Tuning v2首先使用一种自适应的剪枝策略，对大型语言模型中的参数进行裁剪，去除其中不必要的冗余参数。然后，对于被剪枝的参数，P-Tuning v2使用了一种特殊的压缩方法，能够更加有效地压缩参数大小，并显著减少模型微调的总参数量。

ChatGLM2-6B模型结构拆解和推理流程，含具体的矩阵维度拆解。

对 ChatGLM3-6B-Base 的测试中，BBH 采用 3-shot 测试，需要推理的 GSM8K、MATH 采用 0-shot CoT 测试，MBPP 采用 0-shot 生成后运行测例计算 Pass@1 ，其他选择题类型数据集均采用 0-shot 测试。官方对 Base版提供的是基于Lora的微调。不同的部署方式，第一种只有Chat 对话模式，第二种将对话模式，工具模型和代码解释器模型进行了集成。转换后，context是对话的上文，也就是模型的输入，target是对话的下文，也就是模型的输出。

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