ChatGLM是由清华技术成果转化的公司智谱AI发布的开源的、支持中英双语问答的对话语言模型系列，并针对中文进行了优化，该模型基于General Language Model（GLM）架构构建，ChatGLM是一款基于人工智能技术的智能聊天机器人，它具备强大的自然语言处理能力，能够理解和回答我们的问题，通过与ChatGLM的对话，我们可以轻松获取各种信息，解决生活中的疑惑，甚至寻求专业建议，ChatGLM的出现，让我们在获取信息、解决问题上更加高效便捷。
二、发展历程
早期对话系统：最初的对话系统基于规则和模板，能够回答特定的问题或执行简单的任务。
统计模型：随后，统计机器学习方法被用于对话系统，使得模型能够处理更多样化的输入。
神经网络：深度学习的兴起带来了基于神经网络的对话系统，这些系统能够生成更自然的回答。
预训练语言模型：BERT、GPT等预训练语言模型的出现极大地提升了对话系统的性能。
专门化的聊天模型：随着技术的进步，出现了专门为聊天设计的模型，如Meena、DialoGPT、ChatGLM等。
三、ChatGLM3-6B 模型私有化部署
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，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 ChatGPT 相似的技术，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 已经能生成相当符合人类偏好的回答。
四、AI数字人技术开发的几个关键趋势和进展：
B端市场扩大：数字人的制造和运营服务市场正不断扩大，从传统的电影动画领域向广告营销、电商直播、虚拟偶像等多个领域扩展。未来，数字人有望为更广泛的C端用户提供服务。
技术迭代：技术的不断迭代推动了数字人在外形上更接近真人，制作效能得到提升。这包括建模技术、物理仿真算法、渲染引擎和GPU算力的提升，以及动捕技术的优化。
AI赋能：AI技术是数字人发展的重要推动力，它使得数字人能够进行多模态交互，更神似人。AI技术的应用不仅限于交互，还覆盖了数字人的全流程，包括视频生成、建模、动作捕捉等。
融合发展：数字人技术与SLAM、3D交互、体积视频、空间音频等技术的深度融合，预示着渲染技术将从本地转移到云端，为数字人提供更强大的支持。
行业应用：数字人将成为人机交互的新入口，应用场景广泛，从简单的信息服务到复杂的情感交流，数字人都能提供更好的用户体验。
UGC模式：随着技术门槛和成本的降低，用户生成内容（UGC）的数字人将加速出现，成为产业的增量空间。
显示设备：虽然数字人主要以2D显示设备为主，但3D显示设备如AR/VR眼镜等，将在特定领域提供新的解决方案。
在场感：数字人发展的高级阶段将与应用场景深度耦合，提供更真实的沉浸感和更大的价值。
艺术与技术双轮驱动：北京等地区有望成为数字人产业的新高地，艺术和技术的结合将推动数字人产业的发展。
合规性：随着数字人产业的发展，版权保护和行业合规体系的建设也变得尤为重要，以确保数字人的可用性、可靠性、可知性和可控性。
五、数字人技术开发的关键组成部分通常包括：
人物建模：使用3D建模软件创建数字人的外形，包括面部特征、身体结构等。
动作捕捉：通过捕捉真人的动作数据，将其映射到数字人模型上，使其能够做出逼真的动作。
语音合成：将文本转换为口语，使用TTS技术让数字人能够“说话”。
面部表情生成：利用AI算法生成逼真的面部表情和嘴型，以匹配其语音输出。
动画生成：通过编程或AI算法生成数字人的动作和姿态变化。
交互能力：集成NLP技术，使数字人能够理解用户的输入并做出适当的反应。
个性化：允许用户根据个人喜好定制数字人的外观和行为。
实时渲染：使用游戏引擎或其他实时渲染技术，使数字人能够在视频或直播中实时显示。
云计算和边缘计算：提供必要的计算资源，支持数字人的高度复杂计算需求。
API和SDK：为开发者提供工具和接口，以便他们可以创建自己的数字人应用。
六、虚拟数字人的基本组成
一个完整的AI虚拟数字人通常包括以下几个部分：
视觉模型：3D模型或2D动画，用于展示虚拟人的外观。
语音合成：将文本转换为语音，使虚拟人能够发声。
自然语言处理（NLP）：理解用户输入并生成相应的回应。
动作驱动：根据语音和情绪驱动虚拟人的面部表情和肢体动作。
七、语音合成与识别
使用第三方API进行语音合成
可以使用诸如Google Text-to-Speech、Amazon Polly或微软Azure TTS等成熟的语音合成API。以下是一个使用Python调用Google TTS的示例：
import openai
openai.api_key = 'your_api_key'
def chat_with_gpt(prompt):
response = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt=prompt,
max_tokens=150
)
return response.choices[0].text.strip()
user_input = "你好，你是谁？"
response = chat_with_gpt(user_input)
print("AI: ", response)
