ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B：开源双语对话模型，探索无限对话可能！

🌷🍁 博主 libin9iOak带您 Go to New World.✨🍁

🦄 个人主页——libin9iOak的博客🎐
🐳 《面试题大全》 文章图文并茂🦕生动形象🦖简单易学！欢迎大家来踩踩~🌺
🌊 《IDEA开发秘籍》学会IDEA常用操作，工作效率翻倍~💐
🪁🍁 希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅，敬请批评指正！🍁🐥

ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B：开创双语对话生成新时代

摘要：

本文介绍了ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两个开源的中英双语对话模型，它们由清华大学的KEG和数据挖掘小组（THUDM）开发和发布。这两个模型是基于GLM模型的混合目标函数，在1.4万亿中英文tokens数据集上进行训练，并实现了模型对齐。本文将探讨它们的优势、应用场景、训练数据集来源以及如何使用它们进行对话生成和微调。

引言：

自然语言处理的发展日新月异，ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B作为中英双语对话模型引起了广泛关注。它们在对话生成领域表现优异，为人机交互带来了新的可能性。本文将深入探讨这两个模型的特点和应用价值，帮助CSDN用户了解如何应用它们，并探索如何微调以满足特定需求。

ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B 中英双语对话模型有哪些应用场景？

ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是多功能的中英双语对话模型，为多种应用场景提供了强大的支持：

1. 聊天机器人：可用于构建各类聊天机器人，涵盖娱乐、教育、咨询、客服等领域，为用户提供人性化、有趣和实用的对话服务。
2. 对话生成：可用于生成各类风格和主题的对话文本，如小说、剧本、故事等，为创作者提供灵感和素材。
3. 对话分析：可用于对话语义、情感、逻辑和一致性等方面进行分析，评估对话质量并进行改进。
4. 对话问答：可用于基于给定文档或知识库进行对话式问答，提供信息检索和知识获取能力。
5. 对话教学：可用于辅助语言学习和教学，为学习者提供多语言、多场景的交流和练习机会。
   

除上述场景外，ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B还可以广泛应用于其他需要自然语言交互的领域，拥有较强的通用性和适应性。

ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的优缺点有哪些？

ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B具有一系列优势和限制，总结如下：

优点：

1. 支持中英双语：两个模型均可进行中英文对话和互译，提供多语言交流能力。
2. 性能强大：在多项对话任务中，ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B都有高准确度和流畅度，生成自然、有趣和实用的对话回复。
3. 资源占用低：采用了Multi-Query Attention和INT4量化等技术，降低了显存占用和推理时间，提高了效率和便捷性。
4. 上下文长度长：引入FlashAttention技术，支持32K的上下文长度，可进行多轮对话和读取更长文档进行相关提取和问答。

缺点：

1. 模型尺寸相对较小：与某些针对特定领域或任务的模型相比，ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的模型尺寸较小（6B），限制了复杂推理和泛化能力。
2. 易被误导：模型受概率随机性因素影响，输出内容准确性无法完全保证，易受到误导。需进行安全评估和备案，防止可能带来的危害。
3. 商用授权不明确：ChatGLM2-6B虽允许申请商用授权，但商用条件和收费信息尚不明确；ChatGLM-6B完全禁止商用。

ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的训练数据集主要有哪些？

ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的训练数据集包括以下几个主要部分：

1. 中英文通用语料：如维基百科、CommonCrawl、OpenWebText、BookCorpus等，大规模中英文文本数据，用于预训练GLM模型。
2. 中英文对话语料：如LCCC、Weibo、Douban、Reddit、Twitter等，多来源的中英文对话数据，用于微调GLM模型。
3. 人类反馈数据：包含人类评价和偏好的数据，用于对齐训练GLM模型。
4. 自定义数据集：用户可根据需要构建自己的JSON格式数据集，用于P-Tuning微调ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型。

数据集来源：

这些数据集来自不同的资源，具体如下：

1. 中文对话数据集：豆瓣多轮对话、小黄

鸡对话、微博对话、电商对话等，可在相关链接1进行下载。

2. 中文问答数据集：百度知道、知乎问答、搜狗问答等，可在相关链接2进行下载。

3. 英文对话数据集：Reddit对话、Twitter对话、Persona-Chat等，可在相关链接3进行下载。

4. 英文问答数据集：SQuAD、TriviaQA、Natural Questions等，可在相关链接查找并下载。

5. 中英双语数据集：WMT新闻翻译、UN Parallel Corpus等，可在相关链接查找并下载。

数据集的版权归属可能不同，使用时需遵守相应的协议和规定。

如何下载这些数据集？

部分数据集可直接下载，部分需要申请或注册，具体步骤如下：

1. 中文对话数据集：豆瓣多轮对话、小黄鸡对话、微博对话、电商对话等，可在相关链接1找到下载链接。
2. 中文问答数据集：百度知道、知乎问答、搜狗问答等，可在相关链接2找到下载链接。
3. 英文对话数据集：Reddit对话、Twitter对话、Persona-Chat等，可在相关链接3找到下载链接。
4. 英文问答数据集：SQuAD、TriviaQA、Natural Questions等，可在相关链接查找并下载。
5. 中英双语数据集：WMT新闻翻译、UN Parallel Corpus等，可在相关链接查找并下载。

这些数据集的版权归属谁？

数据集的版权归属可能不同，需查看每个数据集的发布方和协议。通常，一些数据集是完全开源的，可自由使用和修改，而另一些数据集可能有限制，需要申请或遵守特定规则。例如：

1. 中文对话数据集：豆瓣多轮对话、小黄鸡对话、微博对话、电商对话等，来源于公开网站，版权归原作者所有，使用时需注明出处和引用。
2. 中文问答数据集：百度知道、知乎问答、搜狗问答等，来源于公开网站，版权归原作者所有，使用时需注明出处和引用。
3. 英文对话数据集：Reddit对话、Twitter对话、Persona-Chat等，来源于公开网站或研究机构，版权归原作者或发布方所有，使用时需遵守相应协议。
4. 英文问答数据集：SQuAD、TriviaQA、Natural Questions等，由研究机构发布，版权归发布方所有，使用时需遵守相应协议。
5. 中英双语数据集：WMT新闻翻译、UN Parallel Corpus等，由研究机构发布，版权归发布方所有，使用时需遵守相应协议。

如何使用这两个模型进行对话生成？

使用ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B进行对话生成的方法有以下几种：

1. 使用HuggingFace的pipeline：通过调用HuggingFace的pipeline接口，加载ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型，输入对话文本，即可得到对话回复。
2. 使用HuggingFace的model和tokenizer：通过调用HuggingFace的model和tokenizer接口，

加载ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型和分词器，对输入文本进行编码，使用模型进行生成，再对输出文本进行解码。

3. 使用官方提供的demo或代码：参考官方提供的demo或代码，运行相关的脚本或命令，加载ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型，输入对话文本，得到对话回复。

如何微调这两个模型以适应特定领域或任务？

对ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B进行微调以适应特定领域或任务的方法有以下几种：

1. 使用P-Tuning v2方法：官方推荐的微调方法，通过添加可学习的软提示（soft prompts）来调整模型行为，无需改变模型参数。包括准备自定义数据集、修改微调脚本参数，然后运行微调和评估脚本。
2. 使用QLoRA方法：一种基于量化低秩矩阵分解的微调方法，可以在保持模型精度的同时降低模型尺寸和显存占用。包括安装QLoRA库、准备自定义数据集、修改相关参数，然后运行微调和推理脚本。

以上方法可根据具体需求选择适合的微调策略，使模型适应特定领域或任务的要求。

结论：

ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是具有巨大潜力的中英双语对话模型，经过1.4万亿中英文tokens数据集的训练，它们能够生成流畅、自然、有趣和有用的对话回复。在各项对话任务中，ChatGLM2-6B表现优异，性能提升显著，尤其在数学任务上，性能提高了571%。它们支持更长的上下文长度和更高效的推理，具有广泛的应用场景，可用于构建聊天机器人、对话生成、对话分析、对话问答等，同时也是研究和教育的强大工具。

总结：

ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B代表了对话生成领域的重要进步，提供了高效、低成本、多语言、多场景的对话生成平台。它们的优势在于支持中英双语、性能强大、资源占用低、上下文长度长，但需要注意模型尺寸较小和易被误导的缺点。对这两个模型进行微调以适应特定领域或任务，可以进一步挖掘它们的潜力。ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的开源和商用授权政策也值得注意，选择合适的授权方式有助于充分利用它们的优势。让我们拥抱这两个强大的对话模型，一同探索无限的对话可能！

原创声明

=======

作者： [ libin9iOak ]

本文为原创文章，版权归作者所有。未经许可，禁止转载、复制或引用。

作者保证信息真实可靠，但不对准确性和完整性承担责任。

未经许可，禁止商业用途。

如有疑问或建议，请联系作者。

感谢您的支持与尊重。

点击下方名片，加入IT技术核心学习团队。一起探索科技的未来，共同成长。