21.3 清华团队开源ChatGLM3-6B逆天升级：32K长文本+工具调用，企业部署成本直降40%！

# 开源聊天模型 ChatGLM3-6B：大模型私有化部署新标杆  
**关键词**：ChatGLM3 架构解析, 多阶段训练策略, 工具调用机制, 大模型私有化部署, 对话系统优化  

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## 1. ChatGLM3-6B 架构演进之路  
清华大学 KEG 实验室发布的第三代对话模型，在继承前两代优势基础上实现三大突破：  

```mermaid  
graph LR  
A[ChatGLM-6B] --> B[ChatGLM2-6B]  
B --> C[ChatGLM3-6B]  
C --> D[更长的上下文]  
C --> E[更强的推理能力]  
C --> F[更低的推理成本]  

技术演进亮点：

• 位置编码优化：采用 RoPE 旋转位置编码，支持 32K 上下文长度
• 计算效率提升：使用 FlashAttention 2.0 加速注意力计算
• 模型结构改进：在 FFN 层引入 GeGLU 激活函数，提升模型表达能力

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2. 四阶段预训练技术解析

ChatGLM3-6B 采用创新的多阶段训练策略：

训练阶段	数据规模	核心目标	关键技术