ChatGLM爆款来袭！国内首个ChatGPT国产版，6B模型只需6GB显存？超亿参数对话，打破部

🎉 ChatGPT的最新迭代——GPT-4震撼发布！🚀 AI技术的飞跃进步，让全球瞩目。国内研发团队也不甘示弱，紧随其后，创新突破！🌟 今天，我们迎来了国产骄傲——由清华大学唐杰教授领军的ChatGLM，它以AI成果转化的名义，正式揭开内测的序幕。📚 这不仅是科技实力的象征，更是智慧火花的闪耀。让我们共同期待，ChatGLM将如何引领未来AI新风尚！🔥 #ChatGLM #AI内测 #科技创新

据介绍，对话机器人 ChatGLM（alpha内测版：QAGLM），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，现已开启邀请制内测，后续还会逐步扩大内测范围。

🚀🚀ChatGLM-6B💥💥，我们的最新中英双语对话大杀器已正式开源！🚀💡通过先进的模型量化，它可在🔥GPU上轻松部署，无需高端配置——仅需6GB的INT4级显存，就能释放超强效能。🌍🎉不论是学术研究还是日常交流，ChatGLM-6B都能提供流畅、精准的语言交互体验。🌟别忘了，这可是基于GLM-130B亿基座模型的升级版哦！🏆让我们一起探索语言技术的新高度！💡💻

🌟ChatGLM-6B，一款62亿参数的语言巨匠，虽非万亿级规模，却凭借1T海量双语训练及一系列尖端技术的赋能，成功打破了大型模型高门槛的魔咒。🚀它以精准的人工智能反馈，辅以自我学习能力，生成的答案不仅流畅自然，更能满足用户对人性化交互的渴望。🌍无需复杂部署，ChatGLM-6B已准备好为全球用户提供卓越的服务体验。🏆不论是教育、客服还是娱乐领域，这款小巧却强大的模型都展现出了强大的适应性和潜力。SEO优化提示：#ChatGLM-6B #人工智能 #低门槛部署

🌟ChatGLM🚀, 精心打造于超大规模模型基础之上 – GLM-130B1，集代码预训练与🔥有监督微调于一体，巧妙地实现了对人类期望的精准对接。它借鉴了创新的ChatGPT设计理念，引领着AI对话的新潮流。通过先进的技术手段，ChatGLM以卓越性能诠释了意图理解的力量。欲了解更多关于如何让AI更贴近人性的智慧之旅，敬请关注我们！🚀

🌟ChatGLM的超凡实力源于其独一无二的GLM-130B量子级大模型🌟它打破了传统，非BERT/T5/GPT-3可比，而是集多种目标于一体，采用先进的自回归预训练方法。这款模型的独特设计，使其在信息处理和理解上展现出卓越才能，为提升对话体验提供了强大技术支持。SEO优化提示：#ChatGLM #GLM-130B #超凡实力 #量子级大模型 #多目标函数 #自回归预训练

🌟🚀【超大规模语言模型GLM-130B1震撼发布】🔥在2022年8月的科技盛宴中，我们荣幸地向全球学术界和工业伙伴展示了创新力爆棚的GLM-130B1，这款拥有令人惊叹的1,300亿参数的双语稠密模型，引领了语言技术的新纪元。🔍这款模型的独特之处在于它不仅深度广博，能够理解和生成中英两种语言的复杂文本，而且在处理多模态信息和跨文化交流方面展现出超凡能力。💡🌐GLM-130B1的强大之处在于其强大的泛化能力和适应性，无论是自然语言理解、机器翻译还是语义分析，都能提供精准且高效的解决方案。📊🤖作为业界领先的AI研发者，我们致力于推动技术进步，让这款模型服务于全球知识的传播和工业生产的升级。👩‍💻💼欲了解更多详情或体验其卓越性能，请访问我们的官方网站（替换为相关链接），或直接联系我们的技术支持团队以获取专业咨询。🌐💡#GLM-130B1 #语言技术革新 #AI驱动未来

双语： 同时支持中文和英文。

高精度（英文）： 在公开的英文自然语言榜单 LAMBADA、MMLU 和 Big-bench-lite 上优于 GPT-3 175B（API: davinci，基座模型）、OPT-175B 和 BLOOM-176B。

高精度（中文）： 在7个零样本 CLUE 数据集和5个零样本 FewCLUE 数据集上明显优于 ERNIE TITAN 3.0 260B 和 YUAN 1.0-245B。

快速推理： 首个实现 INT4 量化的千亿模型，支持用一台 4 卡 3090 或 8 卡 2080Ti 服务器进行快速且基本无损推理。

可复现性： 所有结果（超过 30 个任务）均可通过我们的开源代码和模型参数复现。

跨平台： 支持在国产的海光 DCU、华为昇腾 910 和申威处理器及美国的英伟达芯片上进行训练与推理。

2022年11月，斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测2，GLM-130B 是亚洲唯一入选的大模型。

图1. 斯坦福大学基础模型中心对全球 30 个大模型的评测结果（2022年11月）

在与 OpenAI、谷歌大脑、微软、英伟达、脸书的各大模型对比中，评测报告显示 GLM-130B 在准确性和恶意性指标上与 GPT-3 175B (davinci) 接近或持平，鲁棒性和校准误差在所有千亿规模的基座大模型（作为公平对比，只对比无指令提示微调模型）中表现不错（上图）。