文章主题：ChatGLM2-6B, 6月25日发布, 新特性
IT之家 7 月 15 日消息，智谱 AI 及清华 KEG 实验室决定，ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，并且在完成企业登记获得授权后，允许免费商业使用，登记地址点此进入。
IT之家此前报道，清华 NLP 团队于 3 月 14 日发布了中英双语对话模型 ChatGLM-6B，初具问答和对话功能。该模型基于 General Language Model（GLM）架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。
🚀 ChatGLM2-6B 精彩升级！🎉 6月25日，我们荣幸地推出了这款对话流畅度满分的AI模型。🔥它不仅延续了初代的易用性，降低了部署难度，还带来了革命性的创新升级！🔍 高级语义理解：ChatGLM2-6B深度优化了自然语言处理能力，让每一次交流都精准无误，提升用户体验至新高度！🧠🛠️ 灵活扩展：无需担心模型过时，我们的设计让你轻松适应变化，无缝集成最新技术。🔧🛡️ 隐私保护：我们始终坚守数据安全，确保用户信息零泄露，为你的每一次沟通保驾护航。🔒🚀 SEO优化：精心打磨的文本结构和关键词策略，助你文章搜索引擎排名直线上升！🌐欲了解更多详情？别犹豫，立即探索ChatGLM2-6B的无限可能吧！👇记得关注我们，获取更多AI技术动态哦！👋#ChatGLM2-6B #AI升级 #对话流畅
更强大的性能：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。
更长的上下文：上下文长度由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K。
更高效的推理：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。
更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放。
ChatGLM2-6B 使用了 Multi-Query Attention，提高了生成速度，同时也降低了生成过程中 KV Cache 的显存占用。同时，ChatGLM2-6B 采用 Causal Mask 进行对话训练，连续对话时可复用前面轮次的 KV Cache，进一步优化了显存占用。
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