2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
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清华智谱 AI 开源了 GLM 系列模型的新成员――中英双语对话模型 ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源 GLM-130B 千亿基座模型之后，智谱 AI 再次推出大模型方向的研究成果。与此同时，基于千亿基座模型的 ChatGLM 也同期推出，初具问答和对话功能。

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，并针对中文进行了优化。该模型基于 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 使用了和 ChatGLM 相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化。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，但大大降低了推理成本，提升了效率，并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。

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ChatGPT是基于GPT-3.5架构的大型语言模型，由OpenAI发布。该模型可用于各种自然语言处理任务，比如文本生成、对话系统、文本分类等等。为了帮助读者更好地训练自己的ChatGPT模型，本文提供了一份调教教程

首先，您需要安装Python 3.x版本以及pip包管理器。接着，您需要安装Hugging Face Transformers库和PyTorch框架。可以使用以下命令安装这些软件和工具： pip install transformers pip install torch

收集对话数据集。训练数据是训练ChatGPT模型的重要组成部分。您需要准备并收集一个足够大而具有多样性的对话数据集，比如公开的对话语料库、社交媒体数据、聊天记录等等。也可以利用Web爬虫从互联网上收集数据。

预处理数据。在开始训练模型之前，需要对收集的数据进行预处理。这通常包括删除无用标记、修复拼写错误、分割对话数据、格式化对话数据等。

训练模型。使用Transformers库中的GPT2LMHeadModel类进行ChatGPT模型的训练。需将预处理的数据加载到模型中，使用模型进行训练。以下是一段示例代码：

在训练过程中，需要调整许多超参数，比如学习率、批次大小、训练时长等等。还可以使用早停策略，在模型达到最优性能时停止训练以避免过拟合。

评估模型性能。使用人类评估器对生成的文本进行自然和流畅程度的评估，还可以使用BLEU、ROUGE、Perplexity等指标来评估模型性能。

调整模型。如果评估发现ChatGPT模型的性能不够理想，可以通过改变训练数据、调整模型架构或增加训练时间等方法改善模型性能。

使用模型。可以使用ChatGPT模型生成文本，也可以将模型应用于对话系统。使用示例代码：

该处使用的url网络请求的数据。

以上是一份简单的ChatGPT调教教程，希望能对读者有所帮助。