清华大学NLP团队公开中英双语对话模型ChatGLM-6B

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2023-08-06 05:08:30

清华大学NLP团队公开中英双语对话模型ChatGLM-6B

3月22日消息，在ChatGPT的核心团队中，不乏清华大学毕业进入OpenAI的开发者，就在GPT-4发布的同一天，清华大学顶尖的NLP团队，也公开了自研的类ChatGPT的大模型——中英双语对话模型ChatGLM-6B，初具问答和对话功能，现已开启邀请制内测（内测申请网址http://chatglm.cn），后续还会逐步扩大内测范围。

官方博客中提到，这是一个初具问答和对话功能的千亿中英语言模型，并针对中文进行了优化。该模型基于GeneralLanguageModel（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。

ChatGLM-6B的特点

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13GB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（SupervisedFine-Tuning）、反馈自助（FeedbackBootstrap）、人类反馈强化学习（RLHF）等方式，使模型初具理解人类指令意图的能力。

ChatGLM-6B具备了一定条件下较好的对话与问答能力。但ChatGLM-6B也有相当多已知的局限和不足，包括模型容量较小、可能会产生有害说明或有偏见的内容、较弱的多轮对话能力、英文能力不足和易被误导等。

该团队称，一直在探索、尝试和努力，GLM系列模型取得了一丝进展，但离国际顶尖大模型研究和产品（比如OpenAI的ChatGPT及下一代GPT模型）都还有明显差距。中国大模型研究在原创算法、AI芯片和产业上的追赶与突破需要大家的一起努力，更需要我们对下一代AI人才的培养与锻炼。

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