ChatGLM2-6B:多轮对话与高效推理的完美融合
这篇文章介绍了6B模型在深度学习方面的改进，包括提高对话轮次和推理速度，以及显存消耗的减少。通过使用Multi-Query Attention技术和INT4量化模型，6B模型能够在更高的显存限制下进行更流畅的对话。
ChatGLM-6B与VisualGLM-6B：大语言模型在对话领域的应用
ChatGLM-6B是清华大学开源的大型语言模型，支持中英双语对话，具有62亿参数，基于通用的语言框架(GLM)训练，可在本地部署于消费级显卡上，提供Web UI以及Gradio接口。其作者提到，在Mac M1和Google Colab上运行时需要降低内存参数，且M1不支持GPU。项目官网提供了代码及依赖的下载，运行时需进入目录并安装依赖，运行web_demo_vision.py即可进行多模态对话。
探究VisualGLM-6B模型的卓越之路：技术细节与实践成果
这篇文章主要介绍了VisualGLM-6B模型的概况、技术细节以及局限性。文章提到，VisualGLM-6B模型在创意图片理解和表格图片理解方面有较好的表现，但同时也存在一定的局限性。此外，VisualGLM-6B遵循开源协议，具有良好的共享性。
ChatGLM-6B:特点、优势与局限性
ChatGLM-6B是一款具有众多优点的语言模型，其特点包括：优化的模型架构和大小，使其在消费级显卡上也可以轻松部署；较低的部署门槛，降低了研究和开发者的使用难度；较长的序列长度，支持更长的对话和应用。然而，它仍存在一些问题，如可能生成有害、有偏见的内容，多轮对话能力不足，英文能力不足，容易被误导等。