ChatGLM：清华和智普AI共同研发的中英双语对话模型

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2023-10-19 02:24:14

ChatGLM简介

ChatGLM由清华和智普AI共同研发并开源，是一个中、英双语的60亿参数规模的对话模型。使用ChatGLM需要安装huggingface的transformers库，硬件需要12GB的显存。调用ChatGLM-6B模型的代码案例如下：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()

response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "介绍一下广州这个城市", history=history)
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "有什么好吃的吗，另外有什么好玩的地方", history=history)
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "1和2那个大", history=[])  
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "接下来我们做一些中英文翻译", history=[])
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "我热爱我的国家，他是如此的美丽壮阔；我热爱我的国家，他英雄辈出；我热爱我的国家，他有着上下5000年绵延不绝的历史", history)
print(response)

ChatGLM模型文件会默认下载到你当前用户的.cache目录下，模型大小约12GB，需要10GB的显存加载。需要注意的是，需要你当前机器能访问huggingface的模型库，一般设置个香港或者海外代理即可。

ChatGLM的应用

ChatGLM可以应用于基本的问答场景以及中英文翻译等领域。在问答场景中，ChatGLM能够根据用户的提问，给出相应的回答。在中英文翻译领域，ChatGLM能够将中文翻译成英文，或将英文翻译成中文。

结语

总的来说，ChatGLM在基本的问答场景以及中英文翻译上表现良好。但是在一些逻辑判断上可能存在较大问题。如果您对ChatGLM感兴趣，可以按照上面的代码进行试用。

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