最近metaAI“不小心”泄露了自身的大语言模型LLaMA，本着好奇的心火速下载了LLaMA的权重，来试玩一下这个baby版的ChatGPT，为什么称作是baby版，是因为该权重还没有像ChatGPT那般Finetune过。LLaMA各参数版本与GPT-3的性能对比如下：本文将使用7B的参数权重，尽可能的造一些能让baby版的LLaMA读懂的prompt，生成一些结果与ChatGPT进行对比，并在一张A100GPU上推理“窥探”：代码生成prompts：[“Thecodeforconvertingpdfintopicturesusingpythonisasfollows:”]**LLaMA结果
清华智谱 AI开源了 GLM 系列模型的新成员——中英双语对话模型ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源 GLM-130B千亿基座模型之后，智谱 AI 再次推出大模型方向的研究成果。与此同时，基于千亿基座模型的 ChatGLM也同期推出，初具问答和对话功能。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 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 Chat
清华智谱 AI开源了 GLM 系列模型的新成员——中英双语对话模型ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源 GLM-130B千亿基座模型之后，智谱 AI 再次推出大模型方向的研究成果。与此同时，基于千亿基座模型的 ChatGLM也同期推出，初具问答和对话功能。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 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 Chat
本文目录一、前言二、下载三、部署3.1配置环境3.2启动demo程序3.2.1启动cli_demo.py3.2.2启动web_demo.py四、【最新】ChatGLM-6B-int4版本教程4.1下载4.2配置环境4.3启动demo程序五、华为CodeLab免费GPU平台部署ChatGLM-6B-int4（CPU版）5.1前言5.2在CodeLab上使用CPU部署5.3提示六、小结一、前言近期，清华开源了其中文对话大模型的小参数量版本ChatGLM-6B（GitHub地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B）。其不仅可以单卡部署在个人电脑上，甚至INT4量化
本文目录一、前言二、下载三、部署3.1配置环境3.2启动demo程序3.2.1启动cli_demo.py3.2.2启动web_demo.py四、【最新】ChatGLM-6B-int4版本教程4.1下载4.2配置环境4.3启动demo程序五、华为CodeLab免费GPU平台部署ChatGLM-6B-int4（CPU版）5.1前言5.2在CodeLab上使用CPU部署5.3提示六、小结一、前言近期，清华开源了其中文对话大模型的小参数量版本ChatGLM-6B（GitHub地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B）。其不仅可以单卡部署在个人电脑上，甚至INT4量化
【ChatGLM】在电脑部署属于自己的人工智能1、前言本文能实现在自己的电脑或云服务器上部署属于自己的语言AI——ChatGLM-6B，可以离线使用，也可以生成web网页在线发给朋友尝试。ChatGLM-6B是一个由清华大学的团队开源的、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。本文旨在介绍如何在电脑部署属于自己的人工智能/可离线/可发布。这是一个有趣而有意义的项目，可以让你体验到人工智能的魅力，也可以让你拥有一个自己定制的智能助手。详情点击参考ChatGLM开发者博客GPT模型目前只有GPT-2的小规模版本（1.5亿参数）是开
【ChatGLM】在电脑部署属于自己的人工智能1、前言本文能实现在自己的电脑或云服务器上部署属于自己的语言AI——ChatGLM-6B，可以离线使用，也可以生成web网页在线发给朋友尝试。ChatGLM-6B是一个由清华大学的团队开源的、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。本文旨在介绍如何在电脑部署属于自己的人工智能/可离线/可发布。这是一个有趣而有意义的项目，可以让你体验到人工智能的魅力，也可以让你拥有一个自己定制的智能助手。详情点击参考ChatGLM开发者博客GPT模型目前只有GPT-2的小规模版本（1.5亿参数）是开
知乎：紫气东来https://zhuanlan.zhihu.com/p/618695885一、从LLaMA到Alpaca：大模型的小训练1.1LLaMA概要与实践LLaMA(LargeLanguageModelMetaAI)是由MetaAI发布了一款全新的大型语言模型，共有7B、13B、33B、65B四种版本，其模型参数如下表所示：与原始的transformerDecoder相比，LLaMA主要有以下改进：预归一化(Pre-normalization)[GPT3]为了提高训练的稳定性，LLaMA对每个transformer子层的输入进行归一化，而不是对输出进行归一化。同时使用RMSNorm归一
