近日，由清华技术成果转化的公司智谱AI 开源了 GLM 系列模型的新成员——中英双语对话模型 ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源 GLM-130B 千亿基座模型之后，智谱AI 再次推出大模型方向的研究成果。与此同时，基于千亿基座模型的 ChatGLM 也同期推出，初具问答和对话功能，现已开启邀请制内测（内测申请网址 chatglm.cn），后续还会逐步扩大内测范围。

据悉，ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，并针对中文进行了优化。该模型基于 General Language Model（GLM）架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGLM 相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 虽然规模不及千亿模型，但大大降低了推理成本，提升了效率，并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。

模型开源地址：
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B。

具体来说，ChatGLM-6B 具备以下特点：

充分的中英双语预训练：ChatGLM-6B 在 1:1 比例的中英语料上训练了 1T 的 token 量，兼具双语能力。

优化的模型架构和大小：吸取 GLM-130B 训练经验，修正了二维 RoPE 位置编码实现，使用传统 FFN 结构。6B（62亿）的参数大小，也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。

较低的部署门槛：FP16 半精度下，ChatGLM-6B 需要至少 13 GB 的显存进行推理，结合模型量化技术，这一需求可以进一步降低到 10GB（INT8）和 6GB（INT4），使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。

更长的序列长度：相比 GLM-10B（序列长度 1024），ChatGLM-6B 序列长度达 2048，支持更长对话和应用。

人类意图对齐训练：使用了监督微调（Supervised Fine-Tuning）、反馈自助（Feedback Bootstrap）、人类反馈强化学习（RLHF）等方式，使模型初具理解人类指令意图的能力。输出格式为 markdown，方便展示。

基于以上特点，ChatGLM-6B 在一定条件下具备较好的对话与问答能力，不过由于 ChatGLM-6B 模型的容量较小，不可避免的存在一些局限和不足。

相对较弱的模型记忆和语言能力。在面对许多事实性知识任务时，ChatGLM-6B 可能会生成不正确的信息，也不太擅长逻辑类问题（如数学、编程）的解答。
可能会产生有害说明或有偏见的内容：ChatGLM-6B 只是一个初步与人类意图对齐的语言模型，可能会生成有害、有偏见的内容。
较弱的多轮对话能力：ChatGLM-6B 的上下文理解能力还不够充分，在面对长答案生成和多轮对话的场景时，可能会出现上下文丢失和理解错误的情况。

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同时，智谱AI 还开启了 ChatGLM 线上模型的内测。相比起 ChatGLM-6B，ChatGLM 线上模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型 GLM-130B。它采用了不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的 GLM 架构，是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。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，GLM-130B 是亚洲唯一入选的大模型。在与 OpenAI、Google Brain、微软、英伟达、Meta AI 的各大模型对比中，评测报告显示 GLM-130B 在准确性和公平性指标上与 GPT-3 175B（davinci）接近或持平，鲁棒性、校准误差和无偏性优于 GPT-3 175B。

整体而言，ChatGLM 距离国际顶尖大模型研究和产品还有一定差距，GLM 团队也在博客中坦言了这一点，并表示将持续研发并开源更新版本的 ChatGLM 和相关模型。欢迎大家下载 ChatGLM-6B，基于它进行研究和（非商用）应用开发。GLM 团队希望能和开源社区研究者和开发者一起，推动大模型研究和应用在中国的发展。

博客链接请见：https://chatglm.cn/blog

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