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ChatGLM3-6B-Base

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📍Experience the larger-scale ChatGLM model at chatglm.cn

介绍

ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：

更强大的基础模型： ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的预训练模型中最强的性能。
更完整的功能支持： ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prompt 格式，除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。
更全面的开源序列： 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外，还开源了基础模型 ChatGLM-6B-Base、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。以上所有权重对学术研究完全开放，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。

本仓库为 ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base。

软件依赖

pip install protobuf transformers==4.30.2 cpm_kernels torch>=2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate

代码调用

作为没有经过人类意图对齐的模型，ChatGLM3-6B-Base 不能用于多轮对话。但是可以进行文本续写。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b-base", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b-base", trust_remote_code=True).half().cuda()

inputs = tokenizer(["今天天气真不错"], return_tensors="pt").to('cuda')
outputs = tokenizer.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0].tolist()))

关于更多的使用说明，包括如何运行命令行和网页版本的 DEMO，以及使用模型量化以节省显存，请参考我们的 Github Repo。

For more instructions, including how to run CLI and web demos, and model quantization, please refer to our Github Repo.

协议

本仓库的代码依照 Apache-2.0 协议开源，ChatGLM3-6B 模型的权重的使用则需要遵循 Model License。

引用

如果你觉得我们的工作有帮助的话，请考虑引用下列论文。

@article{zeng2022glm,
  title={Glm-130b: An open bilingual pre-trained model},
  author={Zeng, Aohan and Liu, Xiao and Du, Zhengxiao and Wang, Zihan and Lai, Hanyu and Ding, Ming and Yang, Zhuoyi and Xu, Yifan and Zheng, Wendi and Xia, Xiao and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2210.02414},
  year={2022}
}

@inproceedings{du2022glm,
  title={GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling},
  author={Du, Zhengxiao and Qian, Yujie and Liu, Xiao and Ding, Ming and Qiu, Jiezhong and Yang, Zhilin and Tang, Jie},
  booktitle={Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)},
  pages={320--335},
  year={2022}
}