ChatGLM-6B

🌐 Blog • 🤗 HF Repo • 🐦 Twitter • 📄 Report

👋 加入我们的 Discord 和 WeChat

📍在 智谱AI开放平台 体验和使用更大规模的 GLM 商业模型。

Read this in English.

GLM-4 开源模型和API

我们已经发布最新的 GLM-4 大语言对话模型，该模型在多个指标上有了新的突破，您可以在以下两个渠道体验我们的最新模型。

• GLM-4 开源模型 我们已经开源了 GLM-4-9B 系列模型，在各项指标的ce是上有明显提升，欢迎尝试。

• 智谱清言 体验最新版 GLM-4，包括 GLMs，All tools等功能。

• API平台 新一代 API 平台已经上线，您可以直接在 API 平台上体验 GLM-4-0520、GLM-4-air、GLM-4-airx、GLM-4-flash、GLM-4、GLM-3-Turbo、CharacterGLM-3，CogView-3 等新模型。 其中GLM-4、GLM-3-Turbo两个模型支持了 System Prompt、Function Call、 Retrieval、Web_Search等新功能，欢迎体验。

• GLM-4 API 开源教程 GLM-4 API教程和基础应用，欢迎尝试。 API相关问题可以在本开源教程疑问，或者使用 GLM-4 API AI助手 来获得常见问题的帮助。

---

介绍

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，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）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答，更多信息请参考我们的博客。欢迎通过 chatglm.cn 体验更大规模的 ChatGLM 模型。

为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型，我们同时实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法 (使用指南) ，INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可启动微调。

ChatGLM-6B 权重对学术研究完全开放，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。

---

ChatGLM-6B 开源模型旨在与开源社区一起推动大模型技术发展，恳请开发者和大家遵守开源协议，勿将开源模型和代码及基于开源项目产生的衍生物用于任何可能给国家和社会带来危害的用途以及用于任何未经过安全评估和备案的服务。目前，本项目团队未基于 ChatGLM-6B 开发任何应用，包括网页端、安卓、苹果 iOS 及 Windows App 等应用。

尽管模型在训练的各个阶段都尽力确保数据的合规性和准确性，但由于 ChatGLM-6B 模型规模较小，且模型受概率随机性因素影响，无法保证输出内容的准确性，且模型易被误导（详见局限性）。本项目不承担开源模型和代码导致的数据安全、舆情风险或发生任何模型被误导、滥用、传播、不当利用而产生的风险和责任。

更新信息

[2023/07/25] 发布 CodeGeeX2 ，基于 ChatGLM2-6B 的代码生成模型，代码能力全面提升，更多特性包括：

• 更强大的代码能力：CodeGeeX2-6B 进一步经过了 600B 代码数据预训练，相比 CodeGeeX 一代模型，在代码能力上全面提升，HumanEval-X 评测集的六种编程语言均大幅提升 (Python +57%, C++ +71%, Java +54%, JavaScript +83%, Go +56%, Rust +321%)，在Python上达到 35.9% 的 Pass@1 一次通过率，超越规模更大的 StarCoder-15B。
• 更优秀的模型特性：继承 ChatGLM2-6B 模型特性，CodeGeeX2-6B 更好支持中英文输入，支持最大 8192 序列长度，推理速度较一代 大幅提升，量化后仅需6GB显存即可运行，支持轻量级本地化部署。
• 更全面的AI编程助手：CodeGeeX插件（VS Code, Jetbrains）后端升级，支持超过100种编程语言，新增上下文补全、跨文件补全等实用功能。结合 Ask CodeGeeX 交互式AI编程助手，支持中英文对话解决各种编程问题，包括且不限于代码解释、代码翻译、代码纠错、文档生成等，帮助程序员更高效开发。

[2023/06/25] 发布 ChatGLM2-6B，ChatGLM-6B 的升级版本，在保留了了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性：

1. 更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。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，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。
2. 更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限，我们会在后续迭代升级中着重进行优化。
3. 更高效的推理：基于 [Multi-Quer