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            ChatGLM2-6B 發布:8-32k 上下文,推理提速 42%

            GLM 技術團隊宣布再次升級 ChatGLM-6B,發布 ChatGLM2-6B。ChatGLM-6B 于 3 月 14 日發布,截至 6 月 24 日在 Huggingface 上的下載量已經超過 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 的分數位居 Rank 0;ChatGLM2-6B 模型則以 51.7 的分數位居 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秀特性的基礎之上,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性:

            • 更強大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的開發經驗,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,經過了 1.4T 中英標識符的預訓練與人類偏好對齊訓練,評測結果顯示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等數據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,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,我們會在后續迭代升級中著重進行優化。
            • 更高效的推理:基于 Multi-Query Attention 技術,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。
            • 更開放的協議:ChatGLM2-6B 權重對學術研究完全開放,在獲得官方的書面許可后,亦允許商業使用。

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