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  ChatGLM2-6B今天發(fā)布了，有不少提升的地方哦

發(fā)布日期：2023/6/25 18:10:02      瀏覽量：

THUDM今天發(fā)布了最新模型chatglm2-6b（https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B），項目master分支中最新代碼已經(jīng)在model_config中增加了本地模型和fastchat的調(diào)用方式，后續(xù)會考慮根據(jù)chatglm2上下文32k的特性進行項目實現(xiàn)改進。

ChatGLM2-6B 是開源中英雙語對話模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型對話流暢、部署門檻較低等眾多優(yōu)秀特性的基礎(chǔ)之上，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性：

更強大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的開發(fā)經(jīng)驗，我們?nèi)嫔壛?ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目標函數(shù)，經(jīng)過了 1.4T 中英標識符的預(yù)訓(xùn)練與人類偏好對齊訓(xùn)練，評測結(jié)果顯示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等數(shù)據(jù)集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸開源模型中具有較強的競爭力。
更長的上下文：基于 FlashAttention 技術(shù)，我們將基座模型的上下文長度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 擴展到了 32K，并在對話階段使用 8K 的上下文長度訓(xùn)練，允許更多輪次的對話。但當前版本的 ChatGLM2-6B 對單輪超長文檔的理解能力有限，我們會在后續(xù)迭代升級中著重進行優(yōu)化。
更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技術(shù)，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的顯存占用：在官方的模型實現(xiàn)下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 顯存支持的對話長度由 1K 提升到了 8K。
更開放的協(xié)議：ChatGLM2-6B 權(quán)重對學(xué)術(shù)研究完全開放，在獲得官方的書面許可后，亦允許商業(yè)使用。如果您發(fā)現(xiàn)我們的開源模型對您的業(yè)務(wù)有用，我們歡迎您對下一代模型 ChatGLM3 研發(fā)的捐贈。