清华系千亿基座对话模型ChatGLM启动内测，开源单卡版模型
ChatGPT的发布，搅动了整个AI领域，各大科技公司、创业公司以及高校团队都在跟进。近段时间，机器之心报道了多家创业公司、高校团队的研究成果。昨日，又一国产AI对话大模型重磅登场：由清华技术成果转化的公司智谱AI基于GLM-130B千亿基座模型的ChatGLM现已开启邀请制内测。值得一提的是，此次智谱AI也开源了中英双语对话模型ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。内测申请网址：chatglm.cn据了解，ChatGLM当前版本模型的能力提升主要来源于独
ChatGPT 的发布，搅动了整个 AI 领域，各大科技公司、创业公司以及高校团队都在跟进。近段时间，机器之心报道了多家创业公司、高校团队的研究成果。
昨日，又一国产 AI 对话大模型重磅登场：由清华技术成果转化的公司智谱 AI 基于 GLM-130B 千亿基座模型的 ChatGLM 现已开启邀请制内测。
值得一提的是，此次智谱 AI 也开源了中英双语对话模型 ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。
内测申请网址：chatglm.cn
据了解，ChatGLM 当前版本模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型 GLM-130B。它是不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的架构，是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。
2022 年 8 月，清华大学联合智谱 AI 向研究界和工业界开放了拥有 1300 亿参数的中英双语稠密模型 GLM-130B，该模型有一些独特的优势：
- 双语：同时支持中文和英文；
- 高精度（英文）：在公开的英文自然语言榜单 LAMBADA、MMLU 和 Big-bench-lite 上优于 GPT-3 175B（API: davinci，基座模型）、OPT-175B 和 BLOOM-176B；
- 高精度（中文）：在 7 个零样本 CLUE 数据集和 5 个零样本 FewCLUE 数据集上明显优于 ERNIE TITAN 3.0 260B 和 YUAN 1.0-245B；
- 快速推理：首个实现 INT4 量化的千亿模型，支持用一台 4 卡 3090 或 8 卡 2080Ti 服务器进行快速且基本无损推理；
- 可复现性：所有结果（超过 30 个任务）均可通过我们的开源代码和模型参数复现；
- 跨平台：支持在国产的海光 DCU、华为昇腾 910 和申威处理器及美国的英伟达芯片上进行训练与推理。
如今， 参考 ChatGPT 的设计思路，ChatGLM 在千亿基座模型 GLM-130B 中注入了代码预训练，通过有监督微调（Supervised Fine-Tuning）等技术实现人类意图对齐。
机器之心获得了内测邀请码，这里简单和 ChatGLM 进行了对话，效果如下：
它能够理解「站 CP」的实际涵义：
给 ChatGLM 一个数学问题试试：
自从学会了二元一次方程，像这种基础的「鸡兔同笼」问题就再也难不倒它了：
开源 ChatGLM-6B
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，并针对中文进行了优化。该模型基于 General Language Model (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 ChatGLM 相同的技术，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 虽然规模不及千亿模型，但大大降低了推理成本，提升了效率，并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。
模型开源地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
具体来说，ChatGLM-6B 具备以下特点：
- 充分的中英双语预训练：ChatGLM-6B 在 1:1 比例的中英语料上训练了 1T 的 token 量，兼具双语能力。
- 优化的模型架构和大小：吸取 GLM-130B 训练经验，修正了二维 RoPE 位置编码实现，使用传统 FFN 结构。6B（62 亿）的参数大小，也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。
- 较低的部署门槛：FP16 半精度下，ChatGLM-6B 需要至少 13 GB 的显存进行推理，结合模型量化技术，这一需求可以进一步降低到 10GB（INT8） 和 6GB（INT4），使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。
- 更长的序列长度：相比 GLM-10B（序列长度 1024），ChatGLM-6B 序列长度达 2048，支持更长对话和应用。
- 人类意图对齐训练：使用了监督微调（Supervised Fine-Tuning）、反馈自助（Feedback Bootstrap）、人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback）等方式，使模型初具理解人类指令意图的能力。输出格式为 markdown，方便展示。
不过由于 ChatGLM-6B 模型的容量较小，不可避免的存在一些局限和不足，包括：
- 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，也不太擅长逻辑类问题（如数学、编程）的解答。
- 可能会产生有害说明或有偏见的内容：ChatGLM-6B 只是一个初步与人类意图对齐的语言模型，可能会生成有害、有偏见的内容。
- 较弱的多轮对话能力：ChatGLM-6B 的上下文理解能力还不够充分，在面对长答案生成和多轮对话的场景时，可能会出现上下文丢失和理解错误的情况。
GLM 团队表示，ChatGLM 距离国际顶尖大模型研究和产品还有一定差距，未来将持续研发并开源更新版本的 ChatGLM 和相关模型。GLM 团队也欢迎大家下载 ChatGLM-6B，基于它进行研究和（非商用）应用开发。
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