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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： 1. **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。 2. **更完整的功能支持：** ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 [Prompt 格式](PROMPT.md)，除正常的多轮对话外。同时原生支持[工具调用](tool_using/README.md)（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。 3. **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](https://open.bigmodel.cn/mla/form)进行登记后**亦允许免费商业使用**。 ## 软件依赖 ```shell pip install protobuf 'transformers>=4.30.2' cpm_kernels 'torch>=2.0' gradio mdtex2html sentencepiece accelerate ``` ## 模型下载 modelscope API下载 ```shell pip install modelscope ``` ```python from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revision = "v1.0.0") ``` git下载 ```shell git lfs install git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git ``` ## 代码调用 可以通过如下代码调用 ChatGLM3-6B 模型来生成对话： ```python from modelscope import AutoTokenizer, AutoModel, snapshot_download model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revision = "v1.0.0") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True).half().cuda() model = model.eval() response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[]) print(response) response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history) print(response) ``` 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](https://github.com/THUDM/ChatGLM)。 For more instructions, including how to run CLI and web demos, and model quantization, please refer to our [Github Repo](https://github.com/THUDM/ChatGLM). ## 协议 本仓库的代码依照 [Apache-2.0](LICENSE) 协议开源，ChatGLM3-6B 模型的权重的使用则需要遵循 [Model License](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} } ```