清华大学在发布chatGLM-6B后很快速的时间内就又发布了VisualGLM-6B模型，不可谓不强大，VisualGLM-6B官方项目地址在这里，如下所示：
VisualGLM-6B 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。
VisualGLM-6B 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，中英文权重相同。该训练方式较好地将视觉信息对齐到ChatGLM的语义空间；之后的微调阶段，模型在长视觉问答数据上训练，以生成符合人类偏好的答案。
VisualGLM-6B 由 SwissArmyTransformer(简称sat) 库训练，这是一个支持Transformer灵活修改、训练的工具库，支持Lora、P-tuning等参数高效微调方法。本项目提供了符合用户习惯的huggingface接口，也提供了基于sat的接口。
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8.7G显存）。
VisualGLM-6B 开源模型旨在与开源社区一起推动大模型技术发展，恳请开发者和大家遵守开源协议，勿将该开源模型和代码及基于该开源项目产生的衍生物用于任何可能给国家和社会带来危害的用途以及用于任何未经过安全评估和备案的服务。目前，本项目官方未基于 VisualGLM-6B 开发任何应用，包括网站、安卓App、苹果 iOS应用及 Windows App 等。
由于 VisualGLM-6B 仍处于v1版本，目前已知其具有相当多的局限性，如图像描述事实性/模型幻觉问题，图像细节信息捕捉不足，以及一些来自语言模型的局限性。尽管模型在训练的各个阶段都尽力确保数据的合规性和准确性，但由于 VisualGLM-6B 模型规模较小，且模型受概率随机性因素影响，无法保证输出内容的准确性，且模型易被误导（详见局限性部分）。在VisualGLM之后的版本中，将会着力对此类问题进行优化。本项目不承担开源模型和代码导致的数据安全、舆情风险或发生任何模型被误导、滥用、传播、不当利用而产生的风险和责任。
这里本文主要是分享之前清华大学举行的分享汇报资料，感兴趣的话可以一起学习下：
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/11159.html
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