中英双语大模型 ChatGLM2-6B 开发团队——智谱AI&清华KEG昨晚宣布,即日起 ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,并且在完成企业登记获得授权后,允许免费商业使用。
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性:
- 更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能取得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。
- 更长的上下文:基于 FlashAttention 技术,项目团队将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练,允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限,我们会在后续迭代升级中着重进行优化。
- 更高效的推理:基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。
示例对比
相比于初代模型,ChatGLM2-6B 多个维度的能力都取得了提升,以下是一些对比示例。
数理逻辑
知识推理
长文档理解