近日，由清華技術成果轉化的公司智譜AI開源了GLM系列模型的新成員——中英雙語對話模型ChatGLM-6B，支持在單張消費級顯卡上進行推理使用。這是繼此前開源GLM-130B千億基座模型之后，智譜AI再次推出大模型方向的研究成果。與此同時，基于千億基座模型的ChatGLM也同期推出，初具問答和對話功能，現已開啟邀請制內測(內測申請網址chatglm.cn)，后續還會逐步擴大內測范圍。
據悉，ChatGLM-6B 是一個開源的、支持中英雙語問答的對話語言模型，并針對中文進行了優化。該模型基于 General Language Model (GLM) 架構，具有 62 億參數。結合模型量化技術，用戶可以在消費級的顯卡上進行本地部署(INT4 量化級別下最低只需 6GB 顯存)。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGLM 相同的技術，針對中文問答和對話進行了優化。經過約 1T 標識符的中英雙語訓練，輔以監督微調、反饋自助、人類反饋強化學習等技術的加持，62 億參數的ChatGLM-6B 雖然規模不及千億模型，但大大降低了推理成本，提升了效率，并且已經能生成相當符合人類偏好的回答。模型開源的地址為https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 。
具體來說，ChatGLM-6B具備以下特點：
· 充分的中英雙語預訓練：ChatGLM-6B在1:1比例的中英語料上訓練了1T的token量，兼具雙語能力。
· 優化的模型架構和大?。?/span>吸取GLM-130B訓練經驗，修正了二維RoPE位置編碼實現，使用傳統FFN結構。6B(62億)的參數大小，也使得研究者和個人開發者自己微調和部署ChatGLM-6B成為可能。
· 較低的部署門檻：FP16 半精度下，ChatGLM-6B 需要至少 13 GB 的顯存進行推理，結合模型量化技術，這一需求可以進一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4)，使得 ChatGLM-6B 可以部署在消費級顯卡上。
· 更長的序列長度：相比 GLM-10B(序列長度1024)，ChatGLM-6B序列長度達2048，支持更長對話和應用。
· 人類意圖對齊訓練：使用了監督微調(Supervised Fine-Tuning)、反饋自助(Feedback Bootstrap)、人類反饋強化學習(Reinforcement Learning from Human Feedback)等方式，使模型初具理解人類指令意圖的能力。輸出格式為markdown，方便展示。
基于以上特點，ChatGLM-6B在一定條件下具備較好的對話與問答能力，以下是ChatGLM-6B的對話效果展示：
不過由于ChatGLM-6B模型的容量較小，不可避免的存在一些局限和不足，包括：
· 相對較弱的模型記憶和語言能力。在面對許多事實性知識任務時，ChatGLM-6B可能會生成不正確的信息，也不太擅長邏輯類問題(如數學、編程)的解答。
· 可能會產生有害說明或有偏見的內容：ChatGLM-6B只是一個初步與人類意圖對齊的語言模型，可能會生成有害、有偏見的內容。
· 較弱的多輪對話能力：ChatGLM-6B的上下文理解能力還不夠充分，在面對長答案生成和多輪對話的場景時，可能會出現上下文丟失和理解錯誤的情況。
同時，智譜AI還開啟了ChatGLM線上模型的內測。相比起ChatGLM-6B，ChatGLM線上模型的能力提升主要來源于獨特的千億基座模型GLM-130B。它采用了不同于BERT、GPT-3以及T5的GLM架構，是一個包含多目標函數的自回歸預訓練模型。2022年11月，斯坦福大學大模型中心對全球30個主流大模型進行了全方位的評測，GLM-130B是亞洲唯一入選的大模型。在與OpenAI、Google Brain、微軟、英偉達、meta AI的各大模型對比中，評測報告顯示GLM-130B在準確性和公平性指標上與GPT-3 175B (davinci) 接近或持平，魯棒性、校準誤差和無偏性優于GPT-3 175B(下圖)。
基于千億基座的ChatGLM線上模型目前在chatglm.cn進行邀請制內測，用戶需要使用邀請碼進行注冊，也可以填寫基本信息申請內測。
由ChatGLM生成的對話效果展示：
整體而言，ChatGLM距離國際頂尖大模型研究和產品還有一定差距，GLM團隊也在博客中坦言了這一點，并表示將持續研發并開源更新版本的ChatGLM和相關模型。歡迎大家下載ChatGLM-6B，基于它進行研究和(非商用)應用開發。GLM團隊希望能和開源社區研究者和開發者一起，推動大模型研究和應用在中國的發展。博客鏈接請見：https://chatglm.cn/blog
關于智譜AI
智譜AI由清華大學計算機系的技術成果轉化而來，致力于打造新一代認知智能通用模型，提出了Model as a Service(MaaS)的市場理念。公司于2021年合作研發了雙語千億級超大規模預訓練模型GLM-130B，并主導構建了高精度通用知識圖譜，把兩者有機融合為數據與知識雙輪驅動的認知引擎，并基于此千億基座模型打造 ChatGLM (chatglm.cn)。此外，智譜AI也推出了認知大模型平臺Bigmodel.ai，形成AIGC產品矩陣，包括高效率代碼模型CodeGeeX、高精度文圖生成模型CogView等，提供智能API服務。通過認知大模型鏈接物理世界的億級用戶、賦能元宇宙數字人、成為具身機器人的基座，賦予機器像人一樣“思考”的能力。官網請見(zhipuai.cn)
