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清华第二代ChatGLM2开源!中文榜居首,超过GPT-4,推理提速42%
来源:新智元
2023-07-21 14:25:50
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编辑:桃子 好困

【新智元导读】清华ChatGLm2-6B模型又开始刷圈了!新版本在推理能力上提升了42%,最高支持32k上下文。

ChatGLM-6B自3月发布以来,在AI社区爆火,GitHub上已斩获29.8k星。

如今,第二代ChatGLM来了!

清华KEG和数据挖掘小组(THUDM)发布了中英双语对话模型ChatGLM2-6B。

评测结果

研究团队选取了部分中英文典型数据集进行了评测,以下为ChatGLM2-6B模型在MMLU(英文)、C-Eval(中文)、GSM8K(数学)、BBH(英文) 上的测评结果。

MMLU

C-Eval

GSM8K

BBH

推理性能

ChatGLM2-6B使用 Multi-Query Attention,提高了生成速度。生成2000个字符的平均速度对比如下:

Multi-Query Attention同时也降低了生成过程中KV Cache的显存占用。

此外,ChatGLM2-6B采用Causal Mask进行对话训练,连续对话时可复用前面轮次的 KV Cache,进一步优化了显存占用。

因此,使用6GB显存的显卡进行INT4量化的推理时,初代的ChatGLM-6B模型最多能够生成1119个字符就会提示显存耗尽,而ChatGLM2-6B能够生成至少8192个字符。

研究团队也测试了量化对模型性能的影响。结果表明,量化对模型性能的影响在可接受范围内。

使用方法

环境安装

首先需要下载本仓库:

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6Bcd ChatGLM2-6B

然后使用pip安装依赖:pip install -r requirements.txt,其中transformers库版本推荐为4.30.2,torch推荐使用 2.0 以上的版本,以获得最佳的推理性能。

代码调用

可以通过如下代码调用ChatGLM2-6B模型来生成对话:

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)>>> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')>>> model = model.eval()>>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])>>> print(response)你好!我是人工智能助手 ChatGLM2-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。>>> response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)>>> print(response)晚上睡不着可能会让你感到焦虑或不舒服,但以下是一些可以帮助你入睡的方法:1. 制定规律的睡眠时间表:保持规律的睡眠时间表可以帮助你建立健康的睡眠习惯,使你更容易入睡。尽量在每天的相同时间上床,并在同一时间起床。2. 创造一个舒适的睡眠环境:确保睡眠环境舒适,安静,黑暗且温度适宜。可以使用舒适的床上用品,并保持房间通风。3. 放松身心:在睡前做些放松的活动,例如泡个热水澡,听些轻柔的音乐,阅读一些有趣的书籍等,有助于缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。4. 避免饮用含有咖啡因的饮料:咖啡因是一种刺激性物质,会影响你的睡眠质量。尽量避免在睡前饮用含有咖啡因的饮料,例如咖啡,茶和可乐。5. 避免在床上做与睡眠无关的事情:在床上做些与睡眠无关的事情,例如看电影,玩游戏或工作等,可能会干扰你的睡眠。6. 尝试呼吸技巧:深呼吸是一种放松技巧,可以帮助你缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。试着慢慢吸气,保持几秒钟,然后缓慢呼气。如果这些方法无法帮助你入睡,你可以考虑咨询医生或睡眠专家,寻求进一步的建议。从本地加载模型

在从Hugging Face Hub下载模型之前,需要先安装Git LFS,然后运行:

git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

如果checkpoint的下载速度较慢,可以只下载模型实现:

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

然后,手动下载模型参数文件,并将文件替换到本地的chatglm2-6b目录下。

地址:https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c/

模型下载到本地之后,将以上代码中的THUDM/chatglm2-6b替换为本地的chatglm2-6b文件夹的路径,即可从本地加载模型。

参考资料:

https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B

https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

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