ChatDLM – 洞察语言本质，引领对话智能

ChatDLM 是什么

ChatGLM 是由清华大学 KEG 实验室推出的开源中英双语对话模型系列。

它基于 General Language Model 构建，专注于中英双语对话能力的优化，致力于为用户提供准确、连贯且富有逻辑的对话体验。

从最初仅包含 60 亿参数的单模型，发展到如今涵盖 6B、130B 参数以及 int4、int8 等量化版本，并针对不同场景推出 lite、chat、roleplay 等多个系列版本，且在持续更新与完善。

核心功能

• 高效对话生成 ：采用自回归生成机制，基于条件概率逐步预测下一个词，生成上下文相关且连贯的对话，适用于多轮对话场景，能使对话保持自然流畅的逻辑。
• 多语言支持 ：具备中英双语问答能力，可在多种语言环境下与用户交流，满足不同语言用户的需求。
• 灵活的部署方式 ：提供多种量化版本和系列版本，如 int4、int8 量化版本可降低部署成本，lite 版本适合资源受限环境，roleplay 版本能实现角色扮演功能，适应不同设备和应用场景的多样化需求。

技术原理

• Transformer 架构 ：以 Transformer 解码器为核心架构，包含多层 Transformer，每层关键模块有多头自注意力机制、前馈神经网络、残差连接和层归一化等。输入层通过词嵌入和位置编码将词序列转换为向量表示，模型以自回归方式训练，生成连贯文本。
• 自注意力机制 ：多头自注意力机制并行计算多个注意力头，关注输入序列中不同部分的关系，捕捉短距离和长距离依赖，提高模型对不同上下文的感知能力，尤其适合处理复杂对话和长文本，使模型能生成语义连贯的文本。
• 前馈网络与位置编码 ：前馈网络对词表示进行非线性变换，增强表达能力；位置编码通过正弦和余弦函数将词的位置信息加入表示中，使模型能捕捉词序列顺序关系，尤其在多轮对话中，有助于理解对话中的词序，使回复更自然。
• 预训练与微调 ：基于海量无监督语料进行预训练，学习语言模式和文本生成能力；采用有监督指令微调和人类反馈强化学习等方法进一步优化，使模型更适应对话任务，提高生成回答的准确性和相关性。

支持平台

ChatGLM 支持多种操作系统，包括 Windows、Linux、macOS 等，用户可在不同设备上方便地部署和使用。同时，其在多种硬件平台上均有良好的适配性和运行效率，无论是 CPU 还是 GPU 环境，都能稳定运行，为用户提供有用稳定的对话服务。

团队介绍

ChatGLM 是由清华大学计算机系唐杰教授的团队推出。清华大学 KEG 实验室在知识工程和自然语言处理领域拥有深厚的研究基础和丰富的实践经验，致力于推动人工智能技术的发展和应用。

项目资源

• 官网：https://keg.cs.tsinghua.edu.cn/keg/projects/chatglm/
• 源码：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B

业务场景

• 智能客服 ：可作为电商平台、银行、保险等领域的自动化客服，全天候处理用户常见问题、投诉或查询，提供准确答案，提高客户服务效率和质量，降低人力成本。
• 个人智能助手 ：能构建个人智能助手，协助处理日常任务，如提醒设置、日程安排、信息查询等，还可根据用户偏好和对话历史提供个性化服务，帮助用户更好地管理生活和工作。
• 内容创作辅助 ：为写作人员提供灵感启发、文案润色、续写等辅助写作功能，帮助提升创作效率和质量；还可生成新闻报道、故事等初稿，供记者和编辑进一步加工和完善。
• 教育学习 ：在语言学习方面，以对话形式帮助学习者练习口语、提高语言表达能力；解答学习过程中的问题，讲解知识点，为学生提供个性化的学习辅导。
• 娱乐陪伴 ：作为虚拟角色与用户进行互动和对话，带来乐趣和陪伴，还可参与角色扮演游戏，丰富用户的娱乐体验。