目录感谢B站秋葉aaaki大佬前言部署资源部署流程 实机演示ChatGML微调（人格炼成）（个人感觉蛮有趣的地方） 分享有趣の微调人格 实机演示（潘金莲人格）感谢B站秋葉aaaki大佬秋葉aaaki的个人空间_哔哩哔哩_bilibilihttps://space.bilibili.com/12566101前言由于ChatGLM-6B的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题，以免产生误解。很明显这个模型，因为是中文训练的，在很多数据上非常适合中
thunlpchatglm6B是一款基于海量高质量中英文语料训练的面向文本对话场景的语言模型。THUDM/ChatGLM-6B:ChatGLM-6B：开源双语对话语言模型|AnOpenBilingualDialogueLanguageModel(github.com)国内的一位大佬把chatglmptuning的训练改成了多层多卡并行训练的实现zero_nlp/Chatglm6b_ModelParallel_ptuningatmain·yuanzhoulvpi2017/zero_nlp(github.com)用到了神秘的perf库希望大家能支持一下我的工作用我的专用邀请链接，注册OpenBay
清华技术成果转化的公司智谱AI开源了GLM系列模型ChatGLM-6B，这是一个支持中英双语的对话语言模型，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持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。ChatGLM-6B是智谱AI在开源社区贡献的重要成果之一，也是清华大学在自然语言处
1、前言默认读者已成功部署chatGLM-6B,如果没有部署完毕，请参阅下列文章（同为笔者所写）https://blog.csdn.net/Asunazhang/article/details/130094252?spm=1001.2014.3001.55022、软件依赖打开cmd切换至虚拟环境，调用下列代码安装依赖。pipinstallrouge_chinesenltkjiebadatasets3、使用方法3.1下载数据集从https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd1
大家好，我是微学AI，今天教你们本地CPU环境部署清华大ChatGLM-6B模型，利用量化模型，每个人都能跑动大模型。ChatGLM-6B是一款出色的中英双语对话模型，拥有超过62亿个参数，可高效地处理日常对话场景。与GLM-130B模型相比，ChatGLM-6B在对话场景处理能力方面表现更加卓越。此外，在使用体验方面，ChatGLM-6B采用了模型量化技术和本地部署技术，为用户提供更加便利和灵活的使用方式。值得一提的是，该模型还能够在单张消费级显卡上顺畅运行，速度较快，是一款非常实用的对话模型。ChatGLM-6B是清华开发的中文对话大模型的小参数量版本，目前已经开源了，可以单卡部署在个人电
1.背景大家好啊，我是小卷。最近ChatGPT不仅发布了GPT-4，而且解除封印可以联网了。不得不赞叹AI更新迭代的速度真快，都跟不上节奏了。但是大家也注意到了吧，随着ChatGPT的每次更新，OpenAI对其开放使用的限制也越来越大。之前国内网随便访问GPT3，现在动不动就封号所以，今天就来教大家部署国内清华大学开源的ChatGLM-6B。简单介绍下，ChatGLM是对话语言模型，对中文问答和对话进行了优化。当前训练模型有62亿参数，后续还会推出1300亿参数的大模型，期待国内的ChatGLM能越做越强大。ChatGLM的开源地址：THUDM/ChatGLM-6B废话不多说了，直接上效果，以
深度学习：GLM（GeneralLanguageModel）论文阅读笔记IntroductionGLMPretrainingFrameworkAutoregressiveBlankInfillingMulti-TaskPretrainingModelArchitecture2DPositionalEncodingExperimentConclusionIntroduction现在有很多Pretrainmodel的架构，如Bert、GPT、T5等，但是当时没有一种模型能在NLU、有条件文本生成、无条件文本生成都有很好的表现。一般预训练模型架构分为三种：自回归（GPT系列）、自编码（Bert系列）
arobotisthinking目录文心一言:人工智能未来会取代程序员吗？
最近，来自LMSYSOrg（UC伯克利主导）的研究人员又搞了个大新闻——大语言模型版排位赛！顾名思义，「LLM排位赛」就是让一群大语言模型随机进行battle，并根据它们的Elo得分进行排名。然后，我们就能一眼看出，某个聊天机器人到底是「嘴强王者」还是「最强王者」。划重点：团队还计划把国内和国外的这些「闭源」模型都搞进来，是骡子是马溜溜就知道了！（GPT-3.5现在就已经在匿名竞技场里了）匿名聊天机器人竞技场长下面这样：很明显，模型B回答正确，拿下这局；而模型A连题都没读懂……项目地址：https://arena.lmsys.org/在当前的排行榜中，130亿参数的Vicuna以1169分稳居
国外ChatGPT火爆持续，前一段时间百度发布“文心一言”还没有全面放开测试，这不阿里“通义千问”又悄然而至，国内大模型AI产品渐渐浮出水面。早在2022年8月份时候清华大学的对话语言模型ChatGLM-6B就发布并开源，本文简要介绍ChatGLM-6B在本地环境的部署实践。1、ChatGLM-6B模型介绍ChatGLM是清华大学研究的具备问答和对话功能的中英语言模型，ChatGLM-6B是发布的开源版本，可以直接部署在本地进行测试。GitHub官网（https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B）介绍如下：ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，
