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 # ChatGLM-6B
 ## 介绍
-ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答和对话的预训练语言模型，基于 [General Language Model (GLM)](https://github.com/THUDM/GLM) 架构，具有 62 亿参数。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGLM（内测中，地址 [https://chatglm.cn](https://chatglm.cn)）相同的技术面向中文问答和对话进行优化。
+ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答和对话的预训练语言模型，基于 [General Language Model (GLM)](https://github.com/THUDM/GLM) 架构，具有 62 亿参数。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGLM（内测中，地址 [https://chatglm.cn](https://chatglm.cn)）相同的技术面向中文问答和对话进行优化。结合 INT4 量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（最低只需 6GB 显存）。在约 1T tokens 训练量、监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持下，62 亿参数的模型已经能生成相当符合人类偏好的回答。
+
+## 硬件需求
+
+| **量化等级**    | **最低 GPU 显存** |
+| -------------- | ----------------- |
+| FP16（无量化）   | 19 GB             |
+| INT8           | 10 GB              |
+| INT4           | 6 GB               |
 
 ## 使用方式
-使用前请先安装`transformers>=4.23.1`和`icetk`。
 
-```shell
-pip install "transformers>=4.23.1,icetk"
-```
+使用前请先按照安装依赖：`pip install -r requirements.txt`，其中 transformers 的版本需要大于 4.23.1。
 
 ### 代码调用 
 
@@ -34,6 +39,7 @@ print(history)
 ### Demo
 
 我们提供了一个基于 [Gradio](https://gradio.app) 的网页版 Demo 和一个命令行 Demo。使用时首先需要下载本仓库：
+
 ```shell
 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
 cd ChatGLM-6B
@@ -70,24 +76,23 @@ python cli_demo.py
 程序会在命令行中进行交互式的对话，在命令行中输入指示并回车即可生成回复，输入`clear`可以清空对话历史，输入`stop`终止程序。
 
 ## 模型量化
-默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试使用 `transformers` 提供的 8bit 量化功能，即将代码中的
+默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 19GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试允许量化后的模型，即将下述代码
 
 ```python
 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
 ```
 
-替换为（8bit 量化）
-
+替换为（8-bit 量化）
 ```python
 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().quantize(8).cuda()
 ```
 
-或者（4bit 量化）
+或者（4-bit 量化）
 ```python
 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().quantize(4).cuda()
 ```
 
-使用 8-bit 量化之后大约需要 8GB 的 GPU 显存，使用 4-bit 量化之后大约需要 4GB 的 GPU 显存。
+进行 2 至 3 轮对话后，8-bit 量化下约占用 10GB 的 GPU 显存，4-bit 量化仅需占用 6GB 的 GPU 显存。随着对话轮数的增多，对应消耗显存也随之增长。
 
 ## 引用
 
@@ -111,4 +116,4 @@ model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).ha
   pages={320--335},
   year={2022}
 }
-```
+```