ChatGLM 是中文领域效果较好的开源底座模型之一,其地址为:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B。经过约 1T 标识符的中英双语训练,并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术进行优化,针对中文问答和对话有出色表现。
此外,还有基于 ChatGLM-6B 的 VisualGLM-6B,地址为:https://github.com/THUDM/VisualGLM-6B。它是一个开源的、支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM-6B,具有 62 亿参数。图像部分通过训练 BLIP2-Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。依靠来自于 CogView 数据集的 30M 高质量中文图文对,与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练。
在文生视频领域,ChatGLM 及其相关模型可能通过对文本的理解和生成能力,为视频的脚本创作、内容描述生成等方面提供支持,但具体的应用产出还需要结合实际的开发和应用场景来进一步探索和评估。
[title]LLM开源中文大语言模型及数据集集合[heading4]1.ModelChatGLM:地址:[https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)简介:中文领域效果最好的开源底座模型之一,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VisualGLM-6B地址:[https://github.com/THUDM/VisualGLM-6B](https://github.com/THUDM/VisualGLM-6B)简介:一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于ChatGLM-6B,具有62亿参数;图像部分通过训练BLIP2-Qformer构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共78亿参数。依靠来自于CogView数据集的30M高质量中文图文对,与300M经过筛选的英文图文对进行预训练。Chinese-LLaMA-Alpaca:地址:[https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca)简介:中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU部署,在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练