ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

2023-11-16 08:14:01 浏览数 (1)

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ChatGLM3 series: Open Bilingual Chat LLMs | 开源双语对话语言模型

1.ChatGLM3简介

ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，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 以下的基础模型中最强的性能。
  2. 更完整的功能支持： ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prompt 格式，除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用（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 ChatGLM3-6B-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，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。

ChatGLM3 开源模型旨在与开源社区一起推动大模型技术发展，恳请开发者和大家遵守开源协议，勿将开源模型和代码及基于开源项目产生的衍生物用于任何可能给国家和社会带来危害的用途以及用于任何未经过安全评估和备案的服务。目前，本项目团队未基于 ChatGLM3 开源模型开发任何应用，包括网页端、安卓、苹果 iOS 及 Windows App 等应用。

尽管模型在训练的各个阶段都尽力确保数据的合规性和准确性，但由于 ChatGLM3-6B 模型规模较小，且模型受概率随机性因素影响，无法保证输出内容的准确。同时模型的输出容易被用户的输入误导。本项目不承担开源模型和代码导致的数据安全、舆情风险或发生任何模型被误导、滥用、传播、不当利用而产生的风险和责任。

1.1 模型列表

Model

Seq Length

Download

ChatGLM3-6B

8k

HuggingFace | ModelScope

ChatGLM3-6B-Base

8k

HuggingFace | ModelScope

ChatGLM3-6B-32K

32k

HuggingFace | ModelScope

对 ChatGLM3 进行加速的开源项目：

  • chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案，实现笔记本上实时对话
  • ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案，在算能端侧芯片BM1684X（16T@FP16，内存16G）上实时运行约7.5 token/s

1.2评测结果

1.2.1 典型任务

我们选取了 8 个中英文典型数据集，在 ChatGLM3-6B (base) 版本上进行了性能测试。

Model

GSM8K

MATH

BBH

MMLU

C-Eval

CMMLU

MBPP

AGIEval

ChatGLM2-6B-Base

32.4

6.5

33.7

47.9

51.7

50.0

-

-

Best Baseline

52.1

13.1

45.0

60.1

63.5

62.2

47.5

45.8

ChatGLM3-6B-Base

72.3

25.7

66.1

61.4

69.0

67.5

52.4

53.7

Best Baseline 指的是截止 2023年10月27日、模型参数在 10B 以下、在对应数据集上表现最好的预训练模型，不包括只针对某一项任务训练而未保持通用能力的模型。

对 ChatGLM3-6B-Base 的测试中，BBH 采用 3-shot 测试，需要推理的 GSM8K、MATH 采用 0-shot CoT 测试，MBPP 采用 0-shot 生成后运行测例计算 Pass@1 ，其他选择题类型数据集均采用 0-shot 测试。

我们在多个长文本应用场景下对 ChatGLM3-6B-32K 进行了人工评估测试。与二代模型相比，其效果平均提升了超过 50%。在论文阅读、文档摘要和财报分析等应用中，这种提升尤为显著。此外，我们还在 LongBench 评测集上对模型进行了测试，具体结果如下表所示

Model

平均

Summary

Single-Doc QA

Multi-Doc QA

Code

Few-shot

Synthetic

ChatGLM2-6B-32K

41.5

24.8

37.6

34.7

52.8

51.3

47.7

ChatGLM3-6B-32K

50.2

26.6

45.8

46.1

56.2

61.2

65

2.快速使用

2.1 环境安装

首先需要下载本仓库：

代码语言：javascript复制
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3
cd ChatGLM3

然后使用 pip 安装依赖：

代码语言：javascript复制
pip install -r requirements.txt

其中 transformers 库版本推荐为 4.30.2，torch 推荐使用 2.0 及以上的版本，以获得最佳的推理性能。

2.2 ChatGLM3 Web Demo

  • 安装

我们建议通过 Conda 进行环境管理。

执行以下命令新建一个 conda 环境并安装所需依赖：

代码语言：javascript复制
conda create -n chatglm3-demo python=3.10
conda activate chatglm3-demo
pip install -r requirements.txt

请注意，本项目需要 Python 3.10 或更高版本。

此外，使用 Code Interpreter 还需要安装 Jupyter 内核：

代码语言：javascript复制
ipython kernel install --name chatglm3-demo --user
  • 运行

运行以下命令在本地加载模型并启动 demo：

代码语言：javascript复制
streamlit run main.py

之后即可从命令行中看到 demo 的地址，点击即可访问。初次访问需要下载并加载模型，可能需要花费一定时间。

如果已经在本地下载了模型，可以通过 export MODEL_PATH=/path/to/model 来指定从本地加载模型。如果需要自定义 Jupyter 内核，可以通过 export IPYKERNEL=<kernel_name> 来指定。

  • 使用

ChatGLM3 Demo 拥有三种模式：

  • Chat: 对话模式，在此模式下可以与模型进行对话。
  • Tool: 工具模式，模型除了对话外，还可以通过工具进行其他操作。
  • Code Interpreter: 代码解释器模式，模型可以在一个 Jupyter 环境中执行代码并获取结果，以完成复杂任务。
  • 对话模式

对话模式下，用户可以直接在侧边栏修改 top_p, temperature, System Prompt 等参数来调整模型的行为。例如

  • 工具模式

可以通过在 tool_registry.py 中注册新的工具来增强模型的能力。只需要使用 @register_tool 装饰函数即可完成注册。对于工具声明，函数名称即为工具的名称，函数 docstring 即为工具的说明；对于工具的参数，使用 Annotated[typ: type, description: str, required: bool] 标注参数的类型、描述和是否必须。

例如，get_weather 工具的注册如下：

代码语言：javascript复制
@register_tool
def get_weather(
    city_name: Annotated[str, 'The name of the city to be queried', True],
) -> str:
    """
    Get the weather for `city_name` in the following week
    """
    ...

此外，你也可以在页面中通过 Manual mode 进入手动模式，在这一模式下你可以通过 YAML 来直接指定工具列表，但你需要手动将工具的输出反馈给模型。

  • 代码解释器模式

由于拥有代码执行环境，此模式下的模型能够执行更为复杂的任务，例如绘制图表、执行符号运算等等。模型会根据对任务完成情况的理解自动地连续执行多个代码块，直到任务完成。因此，在这一模式下，你只需要指明希望模型执行的任务即可。

例如，我们可以让 ChatGLM3 画一个爱心：

  • 额外技巧
  • 在模型生成文本时，可以通过页面右上角的 Stop 按钮进行打断。
  • 刷新页面即可清空对话记录。

2.3 代码调用

可以通过如下代码调用 ChatGLM 模型来生成对话：

代码语言：javascript复制
>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')
>>> model = model.eval()
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
>>> print(response)
你好


	


开源 部署 测试 工具 模型 




	






	

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