清华大学:发布ChatGLM2-6B,性能大幅提升,提速42%
自3月14日发布以来, ChatGLM-6B 深受广大开发者喜爱,截至 6 月24日,来自 Huggingface 上的下载量已经超过 300w。
为了更进一步促进大模型开源社区的发展,清华团队再次升级 ChatGLM-6B,发布 ChatGLM2-6B 。
项目地址:THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 (github.com)。
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留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:
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。
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。
更高效的推理:基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。
更开放的协议:ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在获得官方的书面许可后,亦允许商业使用。如果您发现我们的开源模型对您的业务有用,我们欢迎您对下一代模型 ChatGLM3 研发的捐赠。
在主要评估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜单中,截至6月25日 ChatGLM2 模型以 71.1 的分数位居 Rank 0 ,ChatGLM2-6B 模型以 51.7 的分数位居 Rank 6,是榜单上排名最高的开源模型。
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