ChatGLM-6B:开源双语对话语言模型的新突破

Ray

ChatGLM-6B:开源双语对话语言模型的新突破

近年来,大规模语言模型在自然语言处理领域取得了突破性进展。然而,大多数先进的语言模型都是闭源的,难以被广大研究者和开发者使用。为了推动开源语言模型的发展,清华大学知识工程实验室(THUDM)开源了ChatGLM-6B,这是一个支持中英双语的对话语言模型,拥有62亿参数。ChatGLM-6B的开源为学术研究和商业应用带来了新的可能性。

ChatGLM-6B的主要特点

ChatGLM-6B具有以下几个突出特点:

开源双语模型: ChatGLM-6B完全开源,支持中英双语对话,填补了开源中文大模型的空白。
低资源部署: 通过模型量化技术,ChatGLM-6B可以在消费级显卡(最低6GB显存)上进行本地部署,大大降低了使用门槛。
强大的对话能力: 经过约1T标识符的中英双语训练,ChatGLM-6B具备了很强的对话和问答能力。
灵活的应用场景: 从撰写邮件到信息抽取,从角色扮演到代码生成,ChatGLM-6B展现了广泛的应用前景。
持续迭代优化: 研发团队一直在对模型进行迭代升级,不断提升性能和功能。

使用ChatGLM-6B

要使用ChatGLM-6B非常简单,主要有以下几种方式:

代码调用: 使用Python的transformers库可以轻松调用ChatGLM-6B:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)

网页Demo: 项目提供了基于Gradio的网页版Demo,可以直观地与模型进行对话交互。
命令行Demo: 也可以通过命令行与ChatGLM-6B进行交互式对话。
API部署: 项目提供了FastAPI接口,可以将ChatGLM-6B作为服务进行部署。