標題: ChatGLM2-6B 發(fā)布：8-32k 上下文，推理提速 42% [打印本頁]
作者: wdks 時間: 2023-6-27 09:47 標題: ChatGLM2-6B 發(fā)布：8-32k 上下文，推理提速 42%
GLM 技術(shù)團隊宣布再次升級 ChatGLM-6B，發(fā)布 ChatGLM2-6B。ChatGLM-6B 于 3 月 14 日發(fā)布，截至 6 月 24 日在 Huggingface 上的下載量已經(jīng)超過 300w。截至 6 月 25 日，ChatGLM2 模型在主要評估 LLM 模型中文能力的 C-Eval 榜單中以 71.1 的分數(shù)位居 Rank 0；ChatGLM2-6B 模型則以 51.7 的分數(shù)位居 Rank 6，是榜單上排名最高的開源模型。
ChatGLM2-6B 是開源中英雙語對話模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型對話流暢、部署門檻較低等眾多優(yōu)秀特性的基礎(chǔ)之上，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性：
- 更強大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的開發(fā)經(jīng)驗，全面升級了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目標函數(shù)，經(jīng)過了 1.4T 中英標識符的預(yù)訓(xùn)練與人類偏好對齊訓(xùn)練，評測結(jié)果顯示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等數(shù)據(jù)集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸開源模型中具有較強的競爭力。
- 更長的上下文：基于 FlashAttention 技術(shù)，項目團隊將基座模型的上下文長度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 擴展到了 32K，并在對話階段使用 8K 的上下文長度訓(xùn)練，允許更多輪次的對話。但當前版本的 ChatGLM2-6B 對單輪超長文檔的理解能力有限，我們會在后續(xù)迭代升級中著重進行優(yōu)化。
- 更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技術(shù)，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的顯存占用：在官方的模型實現(xiàn)下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 顯存支持的對話長度由 1K 提升到了 8K。
- 更開放的協(xié)議：ChatGLM2-6B 權(quán)重對學(xué)術(shù)研究完全開放，在獲得官方的書面許可后，亦允許商業(yè)使用。
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