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论文ChatGLM3-6B-Base 项目介绍
项目概述
ChatGLM3-6B-Base 是 ChatGLM 系列最新一代开源模型的基础版本。作为 ChatGLM3-6B 的基础模型，它在保留了前两代模型优秀特性的同时，引入了多项创新，使其成为了 10B 以下预训练模型中性能最强的之一。
主要特点
更强大的基础模型
ChatGLM3-6B-Base 采用了更加多样化的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。通过在语义、数学、推理、代码、知识等多个方面的数据集上进行测评，该模型展现出了卓越的性能，在 10B 以下的预训练模型中脱颖而出。
全新的 Prompt 格式
ChatGLM3-6B 系列采用了全新设计的 Prompt 格式，不仅支持常规的多轮对话，还原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）以及 Agent 任务等复杂场景，极大地扩展了模型的应用范围。
开源序列的完整性
除了对话模型 ChatGLM3-6B，项目还开源了基础模型 ChatGLM-6B-Base 和长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。这些模型的权重对学术研究完全开放，并且在完成问卷登记后，也允许免费商业使用，体现了项目团队对开源社区的支持。
技术实现
ChatGLM3-6B-Base 的实现基于 Python 和 PyTorch 框架。用户可以通过安装必要的依赖库，如 transformers、torch 等，来使用这个模型。模型支持文本续写功能，但由于没有经过人类意图对齐，不适用于多轮对话。
使用方法
使用 ChatGLM3-6B-Base 非常简单。用户可以通过 Python 代码调用模型，进行文本生成任务。以下是一个基本的使用示例：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b-base", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b-base", trust_remote_code=True).half().cuda()
inputs = tokenizer(["今天天气真不错"], return_tensors="pt").to('cuda')
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0].tolist()))
项目价值
ChatGLM3-6B-Base 为研究人员和开发者提供了一个强大的基础模型，可以用于各种自然语言处理任务。它的开源性质使得社区可以在此基础上进行进一步的研究和应用开发，推动了人工智能领域的发展。
许可证说明
项目代码采用 Apache-2.0 协议开源，而模型权重的使用需要遵循特定的 Model License。这种许可方式既保护了项目团队的知识产权，又为社区提供了使用和研究的机会。
结语
ChatGLM3-6B-Base 作为 ChatGLM 系列的最新成员，展现了显著的性能提升和功能扩展。它不仅为研究人员提供了宝贵的资源，也为商业应用提供了可能性。随着项目的不断发展和社区的参与，我们可以期待看到更多基于此模型的创新应用和研究成果。
