中文ChatGPT平替——ChatGLM-6BChatGLM-6B简介官方实例本地部署1.下载代码2.通过conda创建虚拟环境3.修改代码4.模型量化5.详细代码调用示例ChatGLM-6B简介ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(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
中文ChatGPT平替——ChatGLM-6BChatGLM-6B简介官方实例本地部署1.下载代码2.通过conda创建虚拟环境3.修改代码4.模型量化5.详细代码调用示例ChatGLM-6B简介ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(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
1.引入2023年3月份对NLP注定是一个不平凡的月份。3月14日，OpenAI发布GPT-43月15日，清华大学唐杰发布了ChatGLM-6B3月16日，百度发布文心一言这些模型都是首发。ChatGLM的参数数量是62亿，训练集是1T标识符的中英双语语料。相比而言，GPT3的参数量级是1750亿，GPT4是100万亿（网传）。ChatGLM-6B作为该领域的低成本模型，值得一试。2.具体配置、运行步骤下载代码gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM-6BcdChatGLM-6B安装依赖pipinstall-rrequirements.txt可以从req
1.引入2023年3月份对NLP注定是一个不平凡的月份。3月14日，OpenAI发布GPT-43月15日，清华大学唐杰发布了ChatGLM-6B3月16日，百度发布文心一言这些模型都是首发。ChatGLM的参数数量是62亿，训练集是1T标识符的中英双语语料。相比而言，GPT3的参数量级是1750亿，GPT4是100万亿（网传）。ChatGLM-6B作为该领域的低成本模型，值得一试。2.具体配置、运行步骤下载代码gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM-6BcdChatGLM-6B安装依赖pipinstall-rrequirements.txt可以从req
在Windows下，颜色的格式有很多，我好奇为什么要设计出R5G6B5这样的格式？通过阅读一些书和官方的文档，似乎了解了为什么，我在本文记录一下颜色的格式上，常用的就是16位和32位的颜色。使用16位的一个优势在于能使用更少的内存占用。另外，对于颜色表示来说，透明度A是可选的，也就是说常用的ARGB中，只使用RGB也是合理的。此时需要将16位分给RGB三个通道，显然16是不能被3整除的。势必需要某个颜色通道和其他通道使用的不相同格式R5G6B5的含义就是红色（R）占5位，绿色（G）占6位，蓝色（B）占5位。那为什么选择让绿色(G)多占呢？为什么不是选择红色或蓝色呢这里绿色多一位是因为人眼对绿光
在Windows下，颜色的格式有很多，我好奇为什么要设计出R5G6B5这样的格式？通过阅读一些书和官方的文档，似乎了解了为什么，我在本文记录一下颜色的格式上，常用的就是16位和32位的颜色。使用16位的一个优势在于能使用更少的内存占用。另外，对于颜色表示来说，透明度A是可选的，也就是说常用的ARGB中，只使用RGB也是合理的。此时需要将16位分给RGB三个通道，显然16是不能被3整除的。势必需要某个颜色通道和其他通道使用的不相同格式R5G6B5的含义就是红色（R）占5位，绿色（G）占6位，蓝色（B）占5位。那为什么选择让绿色(G)多占呢？为什么不是选择红色或蓝色呢这里绿色多一位是因为人眼对绿光
