Add P-Tuning v2

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## 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。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 8GB 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。 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。

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