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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。更多信息请参考我们的[博客](https://chatglm.cn/blog)。
+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)。
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+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，以及自我认知混乱。请大家在使用前了解这些问题，以免产生误解。
同时，我们基于千亿基座的[ChatGLM 模型](https://chatglm.cn)正在邀请制内测，后续将逐步扩大内测范围，欢迎申请加入内测。
@@ -163,6 +166,32 @@ model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).bf
+## 局限性
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+由于ChatGLM-6B的小规模，其能力仍然有许多局限性。以下是我们目前发现的一些问题：
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+- 模型容量较小：6B的小容量，决定了其相对较弱的模型记忆和语言能力。在面对许多事实性知识任务时，ChatGLM-6B可能会生成不正确的信息；它也不擅长逻辑类问题（如数学、编程）的解答。
+ 点击查看例子
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+ 点击查看例子
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