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# ChatGLM2-6B-32K-int4
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  💻 <a href="https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B" target="_blank">Github Repo</a> • 🐦 <a href="https://twitter.com/thukeg" target="_blank">Twitter</a> • 📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2103.10360" target="_blank">[GLM@ACL 22]</a> <a href="https://github.com/THUDM/GLM" target="_blank">[GitHub]</a> • 📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2210.02414" target="_blank">[GLM-130B@ICLR 23]</a> <a href="https://github.com/THUDM/GLM-130B" target="_blank">[GitHub]</a> <br>
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## 更新/Update

- 我们优化了KV Cache的存储方式，减少了显存碎片的产生。基于优化后的代码，模型可以在约**11G显存**的情况下处理32K长度的上下文。
- We have optimized the storage method of the KV Cache, reducing the generation of memory fragmentation. Based on the optimized code, the model can process a context length of 32K under approximately **11G** of memory.

## 介绍

ChatGLM**2**-6B-32K在[ChatGLM2-6B](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b)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32K长度的上下文。具体地，我们基于[位置插值](https://arxiv.org/abs/2306.15595)（Positional Interpolation）的方法对位置编码进行了更新，并在对话阶段使用 32K 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[ChatGLM2-6B](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b)；如果您需要处理**超过 8K** 的上下文长度，我们推荐使用ChatGLM2-6B-32K。

ChatGLM**2**-6B-32K是开源中英双语对话模型 [ChatGLM2-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B) 的加长版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM**2**-6B-32k 引入了如下新特性：

1. **更强大的性能**：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B-32K 的基座模型。ChatGLM2-6B-32K 使用了 [GLM](https://github.com/THUDM/GLM) 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练。
2. **更长的上下文**：基于 [FlashAttention](https://github.com/HazyResearch/flash-attention) 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 32K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。
3. **更高效的推理**：基于 [Multi-Query Attention](http://arxiv.org/abs/1911.02150) 技术，ChatGLM2-6B-32K 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。
4. **更开放的协议**：ChatGLM2-6B-32K 权重对学术研究**完全开放**，在填写[问卷](https://open.bigmodel.cn/mla/form)进行登记后**亦允许免费商业使用**。

The ChatGLM**2**-6B-32K further strengthens the ability to understand long texts based on the [ChatGLM2-6B](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b), and can better handle up to 32K context length. Specifically, we have updated the position encoding based on the method of [Positional Interpolation](https://arxiv.org/abs/2306.15595), and trained with a 32K context length during the dialogue alignment. In practical use, if the context length you are dealing with is generally within 8K, we recommend using [ChatGLM2-6B](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b); if you need to handle a context length exceeding 8K, we recommend using ChatGLM2-6B-32K.

ChatGLM2-6B-32K is the second-generation version of the open-source bilingual (Chinese-English) chat model [ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B). It retains the smooth conversation flow and low deployment threshold of the first-generation model, while introducing the following new features:

1. **Stronger Performance**: Based on the development experience of the first-generation ChatGLM model, we have fully upgraded the base model of ChatGLM2-6B-32K. ChatGLM2-6B-32K uses the hybrid objective function of [GLM](https://github.com/THUDM/GLM), and has undergone pre-training with 1.4T bilingual tokens and human preference alignment training. 
2. **Longer Context**: Based on [FlashAttention](https://github.com/HazyResearch/flash-attention) technique, we have extended the context length of the base model from 2K in ChatGLM-6B to 32K, and trained with a context length of 32K during the dialogue alignment, allowing for more rounds of dialogue. 
3. **More Efficient Inference**: Based on [Multi-Query Attention](http://arxiv.org/abs/1911.02150) technique, ChatGLM2-6B-32K has more efficient inference speed and lower GPU memory usage: under the official  implementation, the inference speed has increased by 42% compared to the first generation; under INT4 quantization, the dialogue length supported by 6G GPU memory has increased from 1K to 8K.
4. **More Open License**: ChatGLM2-6B-32K weights are **completely open** for academic research, and **free commercial use** is also allowed after completing the [questionnaire](https://open.bigmodel.cn/mla/form).

## 软件依赖

```shell
pip install protobuf transformers==4.30.2 cpm_kernels torch>=2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate
```

## 代码调用 

可以通过如下代码调用 ChatGLM-6B-32K 模型来生成对话：

```ipython
>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-32k-int4", trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-32k-int4", trust_remote_code=True).half().cuda()
>>> model = model.eval()
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
>>> print(response)
你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
>>> print(response)
晚上睡不着可能会让你感到焦虑或不舒服,但以下是一些可以帮助你入睡的方法:

1. 制定规律的睡眠时间表:保持规律的睡眠时间表可以帮助你建立健康的睡眠习惯,使你更容易入睡。尽量在每天的相同时间上床,并在同一时间起床。
2. 创造一个舒适的睡眠环境:确保睡眠环境舒适,安静,黑暗且温度适宜。可以使用舒适的床上用品,并保持房间通风。
3. 放松身心:在睡前做些放松的活动,例如泡个热水澡,听些轻柔的音乐,阅读一些有趣的书籍等,有助于缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。
4. 避免饮用含有咖啡因的饮料:咖啡因是一种刺激性物质,会影响你的睡眠质量。尽量避免在睡前饮用含有咖啡因的饮料,例如咖啡,茶和可乐。
5. 避免在床上做与睡眠无关的事情:在床上做些与睡眠无关的事情,例如看电影,玩游戏或工作等,可能会干扰你的睡眠。
6. 尝试呼吸技巧:深呼吸是一种放松技巧,可以帮助你缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。试着慢慢吸气,保持几秒钟,然后缓慢呼气。

如果这些方法无法帮助你入睡,你可以考虑咨询医生或睡眠专家,寻求进一步的建议。
```

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](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)。

For more instructions, including how to run CLI and web demos, and model quantization, please refer to our [Github Repo](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B).

## Change Log
* v1.0

## 协议

本仓库的代码依照 [Apache-2.0](LICENSE) 协议开源，ChatGLM2-6B-32K 模型的权重的使用则需要遵循 [Model License](MODEL_LICENSE)。

## 引用

如果你觉得我们的工作有帮助的话，请考虑引用下列论文，ChatGLM2-6B 的论文会在近期公布，敬请期待～

```
@article{zeng2022glm,
  title={Glm-130b: An open bilingual pre-trained model},
  author={Zeng, Aohan and Liu, Xiao and Du, Zhengxiao and Wang, Zihan and Lai, Hanyu and Ding, Ming and Yang, Zhuoyi and Xu, Yifan and Zheng, Wendi and Xia, Xiao and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2210.02414},
  year={2022}
}
```
```
@inproceedings{du2022glm,
  title={GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling},
  author={Du, Zhengxiao and Qian, Yujie and Liu, Xiao and Ding, Ming and Qiu, Jiezhong and Yang, Zhilin and Tang, Jie},
  booktitle={Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)},
  pages={320--335},
  year={2022}
}
```