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ChatGLM2-6B

ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性:

  1. 更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能取得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。
  2. 更长的上下文:基于 FlashAttention 技术,我们将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练,允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限,我们会在后续迭代升级中着重进行优化。
  3. 更高效的推理:基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。

克隆

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
cd ChatGLM2-6B

下载模型

mkdir THUDM && cd THUDM
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b
cd THUDM

创建虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate

安装依赖包

pip install -r requirements.txt

使用 MPS

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).half().to('mps')

运行 DEMO

python web_demo.py