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（封面图由ERNIE-ViLG AI 作画大模型生成）

中文ChatGPT平替——ChatGLM：全新对话模型内测，手把手调教开源单卡版本

ChatGLM是一个具备问答和对话功能的语言模型，目前处于内测阶段，已经开启邀请制，并且将逐步扩大内测范围。此外，ChatGLM也已经开源了最新的中英双语对话模型ChatGLM-6B，结合模型量化技术，用户可以在消费级显卡上进行本地部署。ChatGLM-6B共经过约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，模型参数达到了62亿。虽然规模不及千亿模型，但是ChatGLM-6B已经能够生成相当符合人类偏好的回答，大大降低了用户部署的门槛。

GLM介绍

GLM是一个用自回归填空目标预训练的通用语言模型，可以在各种自然语言理解和生成任务上进行微调。2022年11月，斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测，GLM-130B 是亚洲唯一入选的大模型。在与 OpenAI、谷歌大脑、微软、英伟达、脸书的各大模型对比中，评测报告显示 GLM-130B 在准确性和恶意性指标上与 GPT-3 175B (davinci) 接近或持平，鲁棒性和校准误差在所有千亿规模的基座大模型（作为公平对比，只对比无指令提示微调模型）中表现不错（下图）。

关于 GLM-130B 的学术文章已被国际深度学习会议 ICLR’23 接收。自2022年8月开放以来，收到53个国家369个研究机构（截至2023年2月1日）的下载使用需求，包括谷歌、微软、脸书、AI2、华为、阿里巴巴、百度、腾讯、头条、小冰、小度、小米以及斯坦福、麻省理工、伯克利、卡耐基梅隆、哈佛、剑桥、牛津、北大、浙大、上交、复旦、中科大、国科大等国内外人工智能研究机构和高校。

ChatGLM介绍

ChatGLM 参考了 ChatGPT 的设计思路，在千亿基座模型 GLM-130B1 中注入了代码预训练，通过有监督微调（Supervised Fine-Tuning）等技术实现人类意图对齐。ChatGLM 当前版本模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型 GLM-130B。它是不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的架构，是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。2022年8月，我们向研究界和工业界开放了拥有1300亿参数的中英双语稠密模型 GLM-130B1，该模型有一些独特的优势：

• 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。

ChatGLM-6B 特点

ChatGLM-6B 是一个具有62亿参数的中英双语语言模型。通过使用与 ChatGLM（chatglm.cn）相同的技术，ChatGLM-6B 初具中文问答和对话功能，并支持在单张 2080Ti 上进行推理使用。具体来说，ChatGLM-6B 有如下特点：

优势：

• 充分的中英双语预训练：ChatGLM-6B 在 1:1 比例的中英语料上训练了 1T 的 token 量，兼具双语能力。
• 优化的模型架构和大小：吸取 GLM-130B 训练经验，修正了二维 RoPE 位置编码实现，使用传统 FFN 结构。6B（62亿）的参数大小，也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。
• 较低的部署门槛：FP16 半精度下，ChatGLM-6B 需要至少 13 GB 的显存进行推理，结合模型量化技术，这一需求可以进一步降低到 10GB（INT8）和 6GB（INT4），使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。
• 更长的序列长度：相比 GLM-10B（序列长度 1024），ChatGLM-6B 序列长度达 2048，支持更长对话和应用。
• 人类意图对齐训练：使用了监督微调（Supervised Fine-Tuning）、反馈自助（Feedback Bootstrap）、人类反馈强化学习（RLHF）等方式，使模型初具理解人类指令意图的能力。输出格式为 markdown，方便展示。
  劣势：
• 相对较弱的模型记忆和语言能力。在面对许多事实性知识任务时，ChatGLM-6B 可能会生成不正确的信息，也不太擅长逻辑类问题（如数学、编程）的解答。
• 可能会产生有害说明或有偏见的内容：ChatGLM-6B 只是一个初步与人类意图对齐的语言模型，可能会生成有害、有偏见的内容。
• 较弱的多轮对话能力：ChatGLM-6B 的上下文理解能力还不够充分，在面对长答案生成和多轮对话的场景时，可能会出现上下文丢失和理解错误的情况。

ChatGLM-6B本地部署（在Ubuntu18.04系统中测试通过）

（1） 首先安装git

Ubuntu环境下运行以下命令下载安装git git简介及常用命令介绍

apt-get install git

（2） 然后clone官方开源的ChatGLM-6B源码

运行以下代码下载官方源码：

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git

然后进入ChatGLM-6B文件夹：

cd ChatGLM-6B

（3）安装python环境

可以使用conda新建一个python环境用于运行代码：

# 新建chatglm环境
conda create -n chatglm python=3.8
# 激活chatglm环境
conda activate chatglm
# 安装PyTorch环境（根据自己的cuda版本选择合适的torch版本）
# 建议安装torch1.12版本，版本太低例如1.7.1版本我测试过会出错
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
# 安装gradio用于启动图形化web界面
pip install gradio
# 安装运行依赖
pip install -r requirement.txt

（4）对源文件进行一定的修改

在web_demo.py的最后一句demo.queue().launch(share=True)，加两个server_name=“0.0.0.0”, server_port=1234参数，其中server_name如果是本地部署的话可以写127.0.0.1，端口可以自己定义，不要和自己电脑的一些端口冲突就行。

最后在浏览器输入http://server_name:server_port就可以开始调教了。

参考文献

[1] ChatGLM：千亿基座的对话模型启动内测，单卡版模型已全面开源 https://mp.weixin.qq.com/s/N79Sdx3K1em1EJxQZ9lcpA
[2] ChatGLM：千亿基座的对话模型开启内测
⸺对应单卡版本开源 https://chatglm.cn/blog
[3] ChatGLM-6B https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B

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