chatglm3-6b-128k

ChatGLM3-6B-128K

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介绍 (Introduction)

ChatGLM3-6B-128K在ChatGLM3-6B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力，能够更好的处理最多128K长度的上下文。具体地，我们对位置编码进行了更新，并设计了更有针对性的长文本训练方法，在对话阶段使用 128K 的上下文长度训练。在实际的使用中，如果您面临的上下文长度基本在 **8K 以内**，我们推荐使用ChatGLM3-6B；如果您需要处理**超过 8K** 的上下文长度，我们推荐使用ChatGLM3-6B-128K。

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：

• **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。
• **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。
• **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-128K。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**。

Based on ChatGLM3-6B, ChatGLM3-6B-128K further strengthens the ability to understand long texts and can better handle contexts up to 128K in length. Specifically, we update the position encoding and design a more targeted long text training method, using a context length of 128K for training in the conversation stage. In actual use, if the context length you face is basically within **8K**, we recommend using ChatGLM3-6B; if you need to handle **For context lengths exceeding 8K**, we recommend using ChatGLM3-6B-128K.

ChatGLM3-6B is the latest open-source model in the ChatGLM series. While retaining many excellent features such as smooth dialogue and low deployment threshold from the previous two generations, ChatGLM3-6B introduces the following features:

• **More Powerful Base Model:** The base model of ChatGLM3-6B, ChatGLM3-6B-Base, employs a more diverse training dataset, more sufficient training steps, and a more reasonable training strategy. Evaluations on datasets such as semantics, mathematics, reasoning, code, knowledge, etc., show that ChatGLM3-6B-Base has the strongest performance among pre-trained models under 10B.
• **More Comprehensive Function Support:** ChatGLM3-6B adopts a newly designed Prompt format, in addition to the normal multi-turn dialogue. It also natively supports function call, code interpreter, and complex scenarios such as agent tasks.
• **More Comprehensive Open-source Series:** In addition to the dialogue model ChatGLM3-6B, the base model ChatGLM-6B-Base and the long-text dialogue model ChatGLM3-6B-128K are also open-sourced. All the weights are **fully open** for academic research, and after completing the questionnaire registration, they are also **allowed for free commercial use**.

软件依赖 (Dependencies)

代码调用 (Code Usage)

可以通过如下代码调用 ChatGLM3-6B 模型来生成对话：

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。

For more instructions, including how to run CLI and web demos, and model quantization, please refer to our Github Repo.

协议 (License)

本仓库的代码依照 Apache-2.0 协议开源，ChatGLM3-6B 模型的权重的使用则需要遵循 Model License。

The code in this repository is open-sourced under the Apache-2.0 license, while the use of the ChatGLM3-6B model weights needs to comply with the Model License.

引用 (Citation)

如果你觉得我们的工作有帮助的话，请考虑引用下列论文。

If you find our work helpful, please consider citing the following paper.