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ChatGLM-6B
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@ -7,16 +7,16 @@
## 介绍 ## 介绍
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 [General Language Model (GLM)](https://github.com/THUDM/GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 [General Language Model (GLM)](https://github.com/THUDM/GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。
ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。同时实现了基于P-Tuning v2的[模型微调](ptuning/README.md)（INT4量化级别下最低只需 7GB 显存）。更多信息请参考我们的[博客](https://chatglm.cn/blog)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答，更多信息请参考我们的[博客](https://chatglm.cn/blog)。此外，为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型，我们同时实现了基于 P-Tuning v2 的[高效参数微调方法](ptuning/README.md)，INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可启动微调。
不过，由于 ChatGLM-6B 的规模较小，目前已知其具有相当多的[**局限性**](#局限性)，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题，以免产生误解。更大的基于 1300 亿参数 [GLM-130B](https://github.com/THUDM/GLM-130B) 的 ChatGLM 正在内测开发中。 不过，由于 ChatGLM-6B 的规模较小，目前已知其具有相当多的[**局限性**](#局限性)，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题，以免产生误解。更大的基于 1300 亿参数 [GLM-130B](https://github.com/THUDM/GLM-130B) 的 ChatGLM 正在内测开发中。
*Read this in [English](README_en.md).* *Read this in [English](README_en.md).*
## 更新信息 ## 更新信息
**[2023/03/31]** 增加基于 P-Tuning-v2 的微调实现，最低只需 8GB 显存即可进行模型微调。详见[模型微调](ptuning/README.md)。 **[2023/03/31]** 增加基于 P-Tuning-v2 的高效参数微调实现，INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可进行模型微调。详见[高效参数微调方法](ptuning/README.md)。
**[2023/03/23]** 增加API部署（感谢 [@LemonQu-GIT](https://github.com/LemonQu-GIT)）。增加Embedding量化模型[ChatGLM-6B-INT4-QE](https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4-qe)。增加对基于Apple Silicon的Mac上GPU加速的支持。 **[2023/03/23]** 增加 API 部署（感谢 [@LemonQu-GIT](https://github.com/LemonQu-GIT)）。增加 Embedding 量化模型 [ChatGLM-6B-INT4-QE](https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4-qe)。增加配备 Apple Silicon 芯片的 Mac 上 GPU 加速的支持。
**[2023/03/19]** 增加流式输出接口 `stream_chat`，已更新到网页版和命令行 Demo。修复输出中的中文标点。增加量化后的模型 [ChatGLM-6B-INT4](https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4) **[2023/03/19]** 增加流式输出接口 `stream_chat`，已更新到网页版和命令行 Demo。修复输出中的中文标点。增加量化后的模型 [ChatGLM-6B-INT4](https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4)
@ -24,12 +24,11 @@ ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进
### 硬件需求 ### 硬件需求
| **量化等级** | **最低 GPU 显存** | | **量化等级** | **最低 GPU 显存**（推理） | **最低 GPU 显存**（高效参数微调） |
| -------------- | ----------------- | | -------------- | ------------------------- | --------------------------------- |
| FP16（无量化） | 13 GB | | FP16（无量化） | 13 GB | 14 GB |
| INT8 | 10 GB | | INT8 | 10 GB | 11 GB |
| INT4 | 6 GB | | INT4 | 6 GB | 7 GB |
### 环境安装 ### 环境安装
使用 pip 安装依赖：`pip install -r requirements.txt`，其中 `transformers` 库版本推荐为 `4.26.1`，但理论上不低于 `4.23.1` 即可。 使用 pip 安装依赖：`pip install -r requirements.txt`，其中 `transformers` 库版本推荐为 `4.26.1`，但理论上不低于 `4.23.1` 即可。
@ -167,7 +166,7 @@ model = AutoModel.from_pretrained("your local path", trust_remote_code=True).hal
``` ```
即可使用在 Mac 上使用 GPU 加速模型推理。 即可使用在 Mac 上使用 GPU 加速模型推理。
## 模型微调 ## 高效参数微调
详见 [ptuning/README.md](ptuning/README.md)。 详见 [ptuning/README.md](ptuning/README.md)。
## ChatGLM-6B 示例 ## ChatGLM-6B 示例
@ -266,7 +265,7 @@ model = AutoModel.from_pretrained("your local path", trust_remote_code=True).hal
以下是部分针对本项目的教程/文档： 以下是部分针对本项目的教程/文档：
* [Windows部署文档](https://github.com/ZhangErling/ChatGLM-6B/blob/main/deployment_windows.md) * [Windows部署文档](https://github.com/ZhangErling/ChatGLM-6B/blob/main/deployment_windows.md)
如果你有其他好的项目/教程的话，欢迎参照上述格式添加到README中并提出 [PR](https://docs.github.com/en/pull-requests/collaborating-with-pull-requests/proposing-changes-to-your-work-with-pull-requests/creating-a-pull-request-from-a-fork). 如果你有其他好的项目/教程的话，欢迎参照上述格式添加到 README 中并提出 [Pull Request](https://docs.github.com/en/pull-requests/collaborating-with-pull-requests/proposing-changes-to-your-work-with-pull-requests/creating-a-pull-request-from-a-fork)。
## 引用 ## 引用

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