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README.md

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 ## 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 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 8GB 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。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)。
 
 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。
 

ptuning/README.md

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 # ChatGLM-6B-PT
-本仓库实现了对于 ChatGLM-6B 模型基于 [P-Tuning v2](https://github.com/THUDM/P-tuning-v2) 的微调。P-Tuning v2将需要微调的参数量减少到原来的0.1%，再通过模型量化、Gradient Checkpoint等方法，最低只需要 8GB 显存即可运行。
+本仓库实现了对于 ChatGLM-6B 模型基于 [P-Tuning v2](https://github.com/THUDM/P-tuning-v2) 的微调。P-Tuning v2将需要微调的参数量减少到原来的0.1%，再通过模型量化、Gradient Checkpoint等方法，最低只需要 7GB 显存即可运行。
 
 下面以 [ADGEN](https://aclanthology.org/D19-1321.pdf) (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法。