ChatGLM3 开源对话语言模型教程

ChatGLM3 开源对话语言模型教程

ChatGLM3ChatGLM3 - 由清华大学和智谱AI联合发布的新一代对话预训练模型，具备强大的语言理解和生成能力。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatGLM3

1. 项目介绍

ChatGLM3是由智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的开源双语对话语言模型系列。该模型旨在提供高质量的对话交互体验，支持中文和英文的聊天功能。ChatGLM3-6B是该系列中的一个开源版本，它在多项性能指标上表现优越，并且支持更丰富的对话场景和功能，如函数调用、代码解释器等。

2. 项目快速启动

首先，确保安装了Hugging Face Transformers库：

pip install transformers

接下来，你可以使用Hugging Face的pipeline接口来尝试ChatGLM3-6B模型：

from transformers import pipeline

# 初始化对话pipeline
chatbot = pipeline('text-generation', model='THUDM/chatglm3-6b')

# 输入一个示例对话
input_text = "你好，能告诉我今天的天气吗？"
generated_response = chatbot(input_text)[0]['generated_text']

print(generated_response)

执行上述代码，你会看到模型生成的回复。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 多轮对话

利用模型进行多轮对话，可以记录上下文并传递给后续的对话输入：

context = []
response = generated_response
while True:
    user_input = input("您：")
    if user_input.lower() == '退出':
        break
    context.append(response)
    response = chatbot(f"{';'.join(context)} {user_input}")[0]['generated_text']
    print(f"模型：{response}")

3.2 引导式对话

通过自定义提示（prompt），可以引导模型执行特定任务或提供额外信息：

custom_prompt = "作为旅行顾问，我将帮助规划您的旅程。请问您想要去哪个城市旅游?"
response = chatbot(custom_prompt)[0]['generated_text']
print(f"模型建议：{response}")

4. 典型生态项目

ChatGLM3的生态系统包括了一些用于加速推理和微调的开源工具：

• chatglm-cpp: 一种类似于llama cpp的量化加速推理解决方案，适用于笔记本上的实时对话。
• ChatGLM3-TPU: 使用TPU进行加速的推理方案。
• TensorRT-LLM: NVIDIA提供的高性能GPU加速解决方案。
• OpenVINO: Intel的高性能CPU和GPU加速推理框架。
• LLaMA-Factory: 易用的高效微调框架。
• LangChain-Chatchat: 基于ChatGLM和其他大语言模型与Langchain构建的应用框架。

以上就是ChatGLM3的基本介绍以及如何开始使用它的步骤。探索更多用例和实践，可以参考项目仓库及社区资源。祝你在使用ChatGLM3时有个愉快的体验！

ChatGLM3ChatGLM3 - 由清华大学和智谱AI联合发布的新一代对话预训练模型，具备强大的语言理解和生成能力。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatGLM3