ChatGLM-6B：亿参数减半，消费级显卡上架？对话问答新突破，还有哪些局限？

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ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话模型，基于 GLM架构，具有62 亿参数。用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（最低只需 6GB 显存），支持在单张 2080Ti 上进行推理使用。

GLM-130B 千亿模型

🚀 ChatGLM-6B🌟：超小型GPU上的千亿美元级黑科技！💡在开源GLM-130B的万亿参数巨无霸基础上，我们精简了架构，实现了模型参数量的显著削减。但这并不意味着性能的妥协——它依然能在主流消费级显卡上轻松运行，为AI应用开辟了全新可能！🚀🔥 独特设计，轻量级却效能惊人GLM-130B的缩小版ChatGLM-6B，不仅体积小巧，还保持着惊人的计算密度。这就像在数据海洋中精准航行，速度快又省能源。🌍🔍 高性价比，拥抱大众化相较于昂贵的专业服务器，ChatGLM-6B提供了更亲民的价格，让AI技术触手可及，不再局限于少数精英手中。💪💡 SEO优化提示：使用“千亿美元级”、“超小型GPU”、“消费级显卡”、“AI应用”、“数据海洋”等关键词，同时保持内容的自然流畅和吸引力。

ChatGLM-6B特点

中英双语训练：ChatGLM-6B 在使用1:1 比例的中英语言上训练了 1T 的 token 量，具有双语能力。优化的模型架构和大小：吸取 GLM-130B 经验，使用传统FFN结构。6B（62亿）的参数大小，也使得开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B。部署门槛降低：FP16 半精度下， ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。更长的序列长度：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（Reinforcement Learning from Human Feedback） 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。、

🌟ChatGLM-6B，一款卓越的对话与问答模型🌟，凭借其出色的性能，在特定场景下展现出强大的智能交互能力。然而，尽管如此，它并非完美，存在一些明显的局限和需要改进之处。💡它的优势在于对语言理解的深度和广度，能够流畅地进行多轮对话，提供精准的答案。但它在处理复杂问题或非结构化信息时，可能稍显逊色。📚尽管如此，ChatGLM-6B已经在业界树立了标杆，不断优化中，未来有望实现更全面的功能覆盖。如果您对其功能有任何疑问，欢迎进一步探索和了解。🔍记得关注我们，获取更多关于先进AI技术的最新资讯和深度解析。👋SEO优化提示：使用长尾关键词如”ChatGLM-6B局限性”、”对话问答模型优化”等，并在文本中适当插入。

已知的局限和不足

模型容量较小：6B 的小容量，决定了其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；她也不擅长逻辑类问题（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，以及多轮对话的场景时，可能会出现上下文丢失和理解错误的情况。英文能力不足：训练时使用的指示大部分都是中文的，只有一小部分指示是英文的。易被误导：ChatGLM-6B 的“自我认知”可能存在问题，因为模型容量较小，所以在某些指示下可能会产生有误导性的内容。

参考：

https://chatglm.cn/blog

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

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