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VisualGLM-6B：一个基于ChatGLM-6B模型的图像理解模型

介绍

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）。

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VisualGLM-6B：一个基于ChatGLM-6B模型的图像理解模型_第1张图片
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    题目链接：zoj 3826 Hierarchical Notation 题目大意：给定一些结构体，结构体有value值和key值，Q次询问，输出每个key值对应的value值。 解题思路：思路很简单，写个类词法的递归函数，每次将key值映射成一个hash值，用map映射每个key的value起始终止位置，预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的，因为没有考虑value为{}的情
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