ChatGLM2在ChatGLM1的基础上进行了多方面的优化和改进，本文将会重点讲述其中的优化与收益。
一、主要收益
1. 长文本处理能力：通过FlashAttention技术，ChatGLM2扩展了文本处理长度限制，支持更长的上下文输入，从ChatGLM1的2K提升到了32K，使得模型能够处理更长、更复杂的文本数据。同时，对话阶段使用8K的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。提升了模型根据用户反馈进行自我优化的可能性，进一步优化多轮对话质量。
2. 更低的显存占用：基于Multi-Query Attention(MQA)技术，ChatGLM2-6B实现了更高效的推理速度和更低的显存占用。
官方数据显示，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从1K提升到8K。
3. 数据集表现：ChatGLM2在多个数据集上均取得了大幅度的提升。据相关数据显示，ChatGLM2在MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等方面均展现出了更强的竞争力。这一成绩不仅证明了ChatGLM2的强大性能，也为其在各个领域的应用提供了更广阔的可能性。(3的内容，来自于GPT-4和文心一言，你还别说好用～)
二、核心技术
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FlashAttention：优化GPU内存访问开销，通过tiling、重计算、核融合等方式提升注意力机制推理速度。详情，请见本人博客FlashAttention解析——大预言模型核心组建-CSDN博客
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Multi-Query Attention(MQA)：19年的技术，Query依旧分为多个Head，但是每个Head均共享一个Key和Value。详情，请见本人博客MQA(Multi-Query Attention)详解-CSDN博客
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ChatGLM2升级了基座模型，使用了GLM的混合目标函数。目标函数结合了自回归（Auto-Regression, AR）和自嵌入（Auto-Embedding, AE）两种预训练方法。
- 友好的P-tuning代码：仓库中提供了友好的P-tuning代码，使得fine-tuning模型变得非常方便。
三、总结
相比于GLM1，GLM2能够支持更长的输入、支持更多轮次的对话 并且在各项任务中均有更好的表现。主要使用的技术虽然已经发明，但逐渐被各种大预言模型接受。
关于FlashAttention、MQA的技术细节和代码解析，请移步本人博客
FlashAttention解析——大预言模型核心组建-CSDN博客
MQA(Multi-Query Attention)详解-CSDN博客
