首页 > 其他分享 >ChatGLM3-6B:新一代开源双语对话语言模型,流畅对话与低部署门槛再升级

ChatGLM3-6B:新一代开源双语对话语言模型,流畅对话与低部署门槛再升级

时间:2023-11-15 11:11:43浏览次数:35  
标签:6B 模型 ChatGLM3 开源 对话 model

ChatGLM3-6B:新一代开源双语对话语言模型,流畅对话与低部署门槛再升级

1.ChatGLM3简介

ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性:

  1. 更强大的基础模型: ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示,ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能
  2. 更完整的功能支持: ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prompt 格式,除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和 Agent 任务等复杂场景。
  3. 更全面的开源序列: 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外,还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。以上所有权重对学术研究完全开放,在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用

ChatGLM3 开源模型旨在与开源社区一起推动大模型技术发展,恳请开发者和大家遵守开源协议,勿将开源模型和代码及基于开源项目产生的衍生物用于任何可能给国家和社会带来危害的用途以及用于任何未经过安全评估和备案的服务。目前,本项目团队未基于 ChatGLM3 开源模型开发任何应用,包括网页端、安卓、苹果 iOS 及 Windows App 等应用。

尽管模型在训练的各个阶段都尽力确保数据的合规性和准确性,但由于 ChatGLM3-6B 模型规模较小,且模型受概率随机性因素影响,无法保证输出内容的准确。同时模型的输出容易被用户的输入误导。本项目不承担开源模型和代码导致的数据安全、舆情风险或发生任何模型被误导、滥用、传播、不当利用而产生的风险和责任。

1.1 模型列表

Model Seq Length Download
ChatGLM3-6B 8k HuggingFace | ModelScope
ChatGLM3-6B-Base 8k HuggingFace | ModelScope
ChatGLM3-6B-32K 32k HuggingFace | ModelScope

对 ChatGLM3 进行加速的开源项目:

  • chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话
  • ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s

1.2评测结果

1.2.1 典型任务

我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本上进行了性能测试。

Model GSM8K MATH BBH MMLU C-Eval CMMLU MBPP AGIEval
ChatGLM2-6B-Base 32.4 6.5 33.7 47.9 51.7 50.0 - -
Best Baseline 52.1 13.1 45.0 60.1 63.5 62.2 47.5 45.8
ChatGLM3-6B-Base 72.3 25.7 66.1 61.4 69.0 67.5 52.4 53.7

Best Baseline 指的是截止 2023年10月27日、模型参数在 10B 以下、在对应数据集上表现最好的预训练模型,不包括只针对某一项任务训练而未保持通用能力的模型。

对 ChatGLM3-6B-Base 的测试中,BBH 采用 3-shot 测试,需要推理的 GSM8K、MATH 采用 0-shot CoT 测试,MBPP 采用 0-shot 生成后运行测例计算 Pass@1 ,其他选择题类型数据集均采用 0-shot 测试。

我们在多个长文本应用场景下对 ChatGLM3-6B-32K 进行了人工评估测试。与二代模型相比,其效果平均提升了超过 50%。在论文阅读、文档摘要和财报分析等应用中,这种提升尤为显著。此外,我们还在 LongBench 评测集上对模型进行了测试,具体结果如下表所示

Model 平均 Summary Single-Doc QA Multi-Doc QA Code Few-shot Synthetic
ChatGLM2-6B-32K 41.5 24.8 37.6 34.7 52.8 51.3 47.7
ChatGLM3-6B-32K 50.2 26.6 45.8 46.1 56.2 61.2 65

2.快速使用

2.1 环境安装

首先需要下载本仓库:

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3
cd ChatGLM3

然后使用 pip 安装依赖:

pip install -r requirements.txt

其中 transformers 库版本推荐为 4.30.2torch 推荐使用 2.0 及以上的版本,以获得最佳的推理性能。

2.2 ChatGLM3 Web Demo

  • 安装

我们建议通过 Conda 进行环境管理。

执行以下命令新建一个 conda 环境并安装所需依赖:

conda create -n chatglm3-demo python=3.10
conda activate chatglm3-demo
pip install -r requirements.txt

请注意,本项目需要 Python 3.10 或更高版本。

此外,使用 Code Interpreter 还需要安装 Jupyter 内核:

ipython kernel install --name chatglm3-demo --user
  • 运行

运行以下命令在本地加载模型并启动 demo:

streamlit run main.py

之后即可从命令行中看到 demo 的地址,点击即可访问。初次访问需要下载并加载模型,可能需要花费一定时间。

如果已经在本地下载了模型,可以通过 export MODEL_PATH=/path/to/model 来指定从本地加载模型。如果需要自定义 Jupyter 内核,可以通过 export IPYKERNEL=<kernel_name> 来指定。

  • 使用

ChatGLM3 Demo 拥有三种模式:

  • Chat: 对话模式,在此模式下可以与模型进行对话。
  • Tool: 工具模式,模型除了对话外,还可以通过工具进行其他操作。
  • Code Interpreter: 代码解释器模式,模型可以在一个 Jupyter 环境中执行代码并获取结果,以完成复杂任务。
  • 对话模式

对话模式下,用户可以直接在侧边栏修改 top_p, temperature, System Prompt 等参数来调整模型的行为。例如

  • 工具模式

可以通过在 tool_registry.py 中注册新的工具来增强模型的能力。只需要使用 @register_tool 装饰函数即可完成注册。对于工具声明,函数名称即为工具的名称,函数 docstring 即为工具的说明;对于工具的参数,使用 Annotated[typ: type, description: str, required: bool] 标注参数的类型、描述和是否必须。

例如,get_weather 工具的注册如下:

@register_tool
def get_weather(
    city_name: Annotated[str, 'The name of the city to be queried', True],
) -> str:
    """
    Get the weather for `city_name` in the following week
    """
    ...

此外,你也可以在页面中通过 Manual mode 进入手动模式,在这一模式下你可以通过 YAML 来直接指定工具列表,但你需要手动将工具的输出反馈给模型。

  • 代码解释器模式

由于拥有代码执行环境,此模式下的模型能够执行更为复杂的任务,例如绘制图表、执行符号运算等等。模型会根据对任务完成情况的理解自动地连续执行多个代码块,直到任务完成。因此,在这一模式下,你只需要指明希望模型执行的任务即可。

例如,我们可以让 ChatGLM3 画一个爱心:

  • 额外技巧
  • 在模型生成文本时,可以通过页面右上角的 Stop 按钮进行打断。
  • 刷新页面即可清空对话记录。

2.3 代码调用

可以通过如下代码调用 ChatGLM 模型来生成对话:

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')
>>> model = model.eval()
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
>>> print(response)
你好

标签:6B,模型,ChatGLM3,开源,对话,model
From: https://www.cnblogs.com/ting1/p/17833390.html

相关文章

  • 网银转账虚拟生成器在线制作,工商农业邮政建设招商,标签+对话框+画板+快照实现
    标签+对话框+画板+快照实现就实现了一个虚拟截图生成器,当然我加了水印了,这个图片你根本盗用不了,图片模版的话网上真的太多了,我这个也是网上找的,自己百度图库搜一下,然后标签记得一定用黑月的透明标签,如果不透明的话颜色看起来会有失真的感觉,图片有点灰白,而易语言默认标签是纯白的,直......
  • Streamlit项目:基于讯飞星火认知大模型开发Web智能对话应用
    文章目录1前言2API获取3官方文档的调用代码4Streamlit网页的搭建4.1代码及效果展示4.2Streamlit相关知识点5结语1前言科大讯飞公司于2023年8月15日发布了讯飞认知大模型V2.0,这是一款集跨领域知识和语言理解能力于一体的新一代认知智能大模型。前日,博主对讯飞认知大模型......
  • Langchain-Chatchat项目:5.1-ChatGLM3-6B工具调用
      在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示,ChatGLM3-6B-Base具有在10B以下的基础模型中最强的性能。ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式,除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用(FunctionCall)、代码执行(CodeInterpreter)和Agent任务等复杂场景。本文......
  • JAVA SWT的MessageBox对话框
    Referencedjar:org.eclipse.swt.win32.win32.x86_64_3.113.0.v20191204-0601.jar importorg.eclipse.swt.widgets.MessageBox; SWT有不同类型的对话框。有些对话框具有特殊的属性。MessageBoxmessageBox=newMessageBox(shell,SWT.OK|SWT.CANCEL);if(messageBox.open(......
  • CF1196B
    题意:n个数,分割成k个部分,使得每份和都为奇数做法:一个序列的和的奇偶性和偶数没关系,所以只需要考虑奇数的个数现在考虑两个问题:1.如果奇数的个数小于最终要求的k,那么就无法完成分类(即是如果一个数一块也不行)2.如果奇数的个数,记为cnt,cnt的奇偶性和k的奇偶性不同,例如cnt为3,k为2......
  • xv6book阅读 chapter1
    xv6book主要研究了xv6如何实现它的类Unix接口,但是其思想和概念不仅仅适用于Unix。任何操作系统都必须将进程多路复用到底层硬件上,相互隔离进程,并提供受控制的进程间通信机制。1了解xv6xv6是一个模仿unix内部设计的操作系统,其提供了unix中对应的部分系统调用。理解xv6对于我们理......
  • ChatGLM3本地部署
    如何用免费GPU线上跑AI项目实践-飞书云文档(feishu.cn)准备步骤:1.配置好环境pytorch2.0.1python3.92.进入JupyterLab进入开发环境3.将glm3从开源项目中git下来,这里在terminal输入指令后,输入github的账号密码进行git。gitclone命令:gitclone网址存储地址 4.下载Pytho......
  • 使用 Sealos 将 ChatGLM3 接入 FastGPT,打造完全私有化 AI 客服
    FastGPT是一款专为客服问答场景而定制的开箱即用的AI知识库问答系统。该系统具备可视化工作流功能,允许用户灵活地设计复杂的问答流程,几乎能满足各种客服需求。在国内市场环境下,离线部署对于企业客户尤为重要。由于数据安全和隐私保护的考虑,企业通常不愿意将敏感数据上传到线上......
  • 转:ChatGLM3-6B测评
    全新ChatGLM3-6B针对七项RAG能力的评测,谁最适合RAG?原创这个男人来自千祥土猛的员外2023-10-3017:32发表于浙江https://mp.weixin.qq.com/s/6fnZt2sBTakfXZMcS-scPA1.实体提取实体和关系提取当然也可以使用NER,但是有大模型,为什么不用呢,而且它后面还可以做格式,所以在RAG应......
  • 使用 Chrome 开发者工具去除某些网站上无法关闭的模态对话框
    有些网页设计得具有缺陷,模态对话框弹出来之后,找不到关闭按钮,导致对话框关闭不掉,很尴尬。其实可以通过使用Chrome开发者工具移除模态对话框对应的DOM元素,来实现去除模态对话框的目的。具体操作步骤:打开Chrome开发者工具,切换到Elements标签页,找到模态对话框对应的DOM元......