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@@ -22,7 +22,7 @@ ChatGLM**2**-6B 是开源中英双语对话模型 [ChatGLM-6B](https://github.co
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1. **更强大的性能**:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 [GLM](https://github.com/THUDM/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](#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。
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2. **更长的上下文**:基于 [FlashAttention](https://github.com/HazyResearch/flash-attention) 技术,我们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。
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3. **更高效的推理**:基于 [Multi-Query Attention](http://arxiv.org/abs/1911.02150) 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。
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4. **更开放的协议**:ChatGLM2-6B 权重对学术研究**完全开放**,在填写[问卷](https://
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ChatGLM**2**-6B is the second-generation version of the open-source bilingual (Chinese-English) chat model [ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B). It retains the smooth conversation flow and low deployment threshold of the first-generation model, while introducing the following new features:
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1. **更强大的性能**:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 [GLM](https://github.com/THUDM/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](#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。
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2. **更长的上下文**:基于 [FlashAttention](https://github.com/HazyResearch/flash-attention) 技术,我们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。
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3. **更高效的推理**:基于 [Multi-Query Attention](http://arxiv.org/abs/1911.02150) 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。
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4. **更开放的协议**:ChatGLM2-6B 权重对学术研究**完全开放**,在填写[问卷](https://open.bigmodel.cn/mla/form)进行登记后**亦允许免费商业使用**。
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ChatGLM**2**-6B is the second-generation version of the open-source bilingual (Chinese-English) chat model [ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B). It retains the smooth conversation flow and low deployment threshold of the first-generation model, while introducing the following new features:
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