6月27日 消息:GLM技术团队宣布升级ChatGLM-6B，并发布了ChatGLM2-6B。之前发布的ChatGLM-6B在3月14日上线，截至6月24日，其在Hugging Face的下载量已经超过了300万次。
截至6月25日，ChatGLM2模型在主要评估LLM模型中文能力的C-Eval榜单中以71.1的分数位居 Rank0;而ChatGLM2-6B模型则以51.7的分数排名第六，是榜单上开源模型的排名最高的。
ChatGLM2-6B是ChatGLM-6B的第二代开源中英双语对话模型。在保留初代模型对话流畅、部署门槛较低等优秀特性的基础上，ChatGLM2-6B引入了以下新特性:
1.更强大的性能:基于ChatGLM初代模型的开发经验，ChatGLM2-6B全面升级了基座模型。采用GLM混合目标函数，利用1.4T中英文字符预先训练和人类偏好对齐的训练，ChatGLM2-6B相较初代模型在多项数据集上展现出的性能提升:在MMLU（+23%）、CEval(+33%)、GSM8K(+571%)、BBH(+60%)等数据集上有大幅度提升，使其在同一大小的开源模型中具有竞争力。
2.更长的上下文:基于FlashAttention技术，项目团队将基座模型的上下文长度（Context Length）从ChatGLM-6B的2K扩展到32K，并在对话阶段使用8K的上下文长度训练，以便进行更多轮次的对话。但是目前ChatGLM2-6B对于单轮超长文档的理解能力尚有限，团队将在后续升级中对其进行优化。
3.更高效的推理:基于Multi-Query Attention技术，ChatGLM2-6B有更高效的推理速度和更低的显存占用，官方模型实现下，推理速度相比初代提升了42%，在INT4量化下，6G显存支持的对话长度提高到了8K。
4.更开放的协议:ChatGLM2-6B模型权重对学术研究完全开放，在官方的书面许可下，也允许商业使用。
评测结果
以下为 ChatGLM2-6B 模型在 MMLU （英文）、C-Eval(中文)、GSM8K(数学)、BBH(英文) 上的测评结果。
推理性能
ChatGLM2-6B 使用了 Multi-Query Attention，提高了生成速度。生成2000个字符的平均速度对比如下
Multi-Query Attention 同时也降低了生成过程中 KV Cache 的显存占用，此外，ChatGLM2-6B 采用 Causal Mask 进行对话训练，连续对话时可复用前面轮次的 KV Cache，进一步优化了显存占用。因此，使用6GB 显存的显卡进行 INT4量化的推理时，初代的 ChatGLM-6B 模型最多能够生成1119个字符就会提示显存耗尽，而 ChatGLM2-6B 能够生成至少8192个字符。
项目团队也测试了量化对模型性能的影响。结果表明，量化对模型性能的影响在可接受范围内。
示例对比
相比于初代模型，ChatGLM2-6B 多个维度的能力都取得了提升，以下是一些对比示例。
数理逻辑
知识推理
长文档理解
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