ChatGPT今天升级了GPT-4模型，AI能力更加强大，国内在这方面也在迅速追赶，有国歌国产版ChatGPT问世了，现在清华大学教授唐杰宣布由该校AI成果转化的ChatGLM开始内测。
据介绍，对话机器人ChatGLM（alpha内测版：QAGLM），这是一个初具问答和对话功能的千亿中英语言模型，并针对中文进行了优化，现已开启邀请制内测，后续还会逐步扩大内测范围。
与此同时，继开源GLM-130B千亿基座模型之后，我们正式开源最新的中英双语对话GLM模型：ChatGLM-6B，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）。
经过约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的加持，62亿参数的ChatGLM-6B虽然规模不及千亿模型，但大大降低了用户部署的门槛，并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。
ChatGLM参考了ChatGPT的设计思路，在千亿基座模型GLM-130B1 中注入了代码预训练，通过有监督微调（SupervisedFine-Tuning）等技术实现人类意图对齐。
ChatGLM当前版本模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型GLM-130B。它是不同于BERT、GPT-3以及T5的架构，是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。
2022年8月，我们向研究界和工业界开放了拥有1300亿参数的中英双语稠密模型GLM-130B1，该模型有一些独特的优势：
双语： 同时支持中文和英文。
高精度（英文）： 在公开的英文自然语言榜单LAMBADA、MMLU和Big-bench-lite上优于GPT-3175B（API:davinci，基座模型）、OPT-175B和BLOOM-176B。
高精度（中文）： 在7个零样本CLUE数据集和5个零样本FewCLUE数据集上明显优于ERNIETITAN3.0260B和YUAN1.0-245B。
快速推理： 首个实现INT4量化的千亿模型，支持用一台4卡3090或8卡2080Ti服务器进行快速且基本无损推理。
可复现性： 所有结果（超过30个任务）均可通过我们的开源代码和模型参数复现。
跨平台： 支持在国产的海光DCU、华为昇腾910和申威处理器及美国的英伟达芯片上进行训练与推理。
2022年11月，斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测2，GLM-130B是亚洲唯一入选的大模型。
在与OpenAI、谷歌大脑、微软、英伟达、脸书的各大模型对比中，评测报告显示GLM-130B在准确性和恶意性指标上与GPT-3175B(davinci)接近或持平，鲁棒性和校准误差在所有千亿规模的基座大模型（作为公平对比，只对比无指令提示微调模型）中表现不错（下图）。
图1.斯坦福大学基础模型中心对全球30个大模型的评测结果（2022年11月）
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