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ChatGLM-6B
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@ -37,7 +37,7 @@ ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进
* [JittorLLMs](https://github.com/Jittor/JittorLLMs)：最低3G显存或者没有显卡都可运行 ChatGLM-6B FP16， 支持Linux、windows、Mac部署 * [JittorLLMs](https://github.com/Jittor/JittorLLMs)：最低3G显存或者没有显卡都可运行 ChatGLM-6B FP16， 支持Linux、windows、Mac部署
* [ChatGLM-Finetuning](https://github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning)：基于ChatGLM-6B模型，进行下游具体任务微调，涉及Freeze、Lora、P-tuning等，并进行实验效果对比。 * [ChatGLM-Finetuning](https://github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning)：基于ChatGLM-6B模型，进行下游具体任务微调，涉及Freeze、Lora、P-tuning等，并进行实验效果对比。
* [InstructGLM](https://github.com/yanqiangmiffy/InstructGLM)：基于ChatGLM-6B进行指令学习，汇总开源中英文指令数据，基于Lora进行指令数据微调，开放了Alpaca、Belle微调后的Lora权重，修复web_demo重复问题 * [InstructGLM](https://github.com/yanqiangmiffy/InstructGLM)：基于ChatGLM-6B进行指令学习，汇总开源中英文指令数据，基于Lora进行指令数据微调，开放了Alpaca、Belle微调后的Lora权重，修复web_demo重复问题
* [ChatGLM-Uni](https://github.com/StarRing2022/ChatGlm-Uni):基于一种lora交换融合的方法，即使用如LLAMA7B Alpaca微调的lora权值，镶嵌进ChatGLM-6B，以此提升模型的能力，并为大模型权值增强小模型效果提供了可能参考。 * [ChatGLM-Uni](https://github.com/StarRing2022/ChatGlm-Uni):基于一种lora交换融合的方法，即使用如LLAMA-7B Alpaca微调的lora权值，镶嵌进ChatGLM-6B，以此提升模型的能力，并为大模型权值增强小模型效果提供了可能参考。
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)