ChatGLM-6B 是一个开源的对话语言模型，支持中英双语，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署，INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存。
ChatGLM-6B 针对中文问答和对话进行了优化，使用了和 ChatGPT 相似的技术。通过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。更多信息请参考我们的博客。
为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型，我们同时实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法 (使用指南)，INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可启动微调。
然而，由于 ChatGLM-6B 的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。在使用前，请大家了解这些问题，以免产生误解。更大的基于 1300 亿参数 GLM-130B 的 ChatGLM 正在内测开发中。