相比上次GPT2，这次的ChatGLM他认人了（知道是谁在发消息），逻辑思维+++，上次的GPT2可能只能"娱乐"(娱乐都不行)，但这次的ChatGLM是有实质作用的，一起玩游戏，询问资料等等，记忆也在线的。（不过我用的是int4版本）
代码还是一如既往的烂，但是，无所谓了，能用就行。
模型有时候喜欢提及自己是人工智能，但问题不大。
模型整体的性格是喜欢帮助别人的。
可以生成随机数，可以讲故事，可以一起玩。
注意事项
你可能需要的网站：
https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b (未量化模型)
https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4 (量化int4模型)
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B (模型github，可以看到别人发的问题，还有必须的代码)
注意：chatglm2-6b和chatglm2-6b-int4的结构可能不同，我只适配了chatglm2-6b-int4，因为我只用chatglm2-6b-int4
翻代码来获取使用方法。（？不是）
如果你成功安装了这些内容，先启动ChatGLM，然后再在一个群里发送startGLM，就可以聊天了。发送stopGLM来停止。你可能需要打开文件设置master。
注意：
需要至少16GB内存
量化int4模型需要至少6GB显存，Maximum length最多设置为8192（1代模型则是1024）才能流畅运行（参考我的RTX2060）
量化int8模型需要至少10GB显存
未量化模型需要至少13GB显存
没有发言过滤，但是这模型思想挺正常的。
一般情况，你问问题模型喜欢长篇大论。
先把ChatGLM放到plugin再把这里下载的文件全部覆盖
把你的ChatGLM放到plugin文件夹里并命名为ChatGLM，否则你必须修改配置文件
（.\Dice123456789\plugin\ChatGLM）
RTX2060 的运行效率：
14字/秒 （仅已开始输出文字时，长文段可能需要先花费2-10秒来准备,1100个字符花费大约8秒准备）
（Maximum length = 8192, Top P = 0.8, Temperature = 0.95）
(94%的GPU的3D占用和4.9GB的显存占用)
(i3-12100F,Unknown RAM 16GB *2,Lexar SSD NM620 1TB,RTX 2060)
你可能需要自己配置forconnectqq.py文件，其中包含了模型的名称，性格，以及行为方式（让ai像正真加入群里的重要参数）
如果你有什么好的起始句，可以发出来共享。
我没有完整测试这个，因为我的骰子发不出消息了TAT，但是看控制台消息应该是没有问题的。
（官方示例：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B#chatglm2-6b-%E7%A4%BA%E4%BE%8B）
模型可能只有短期记忆。
虽然模型在控制台可以流式输出，但是在QQ中不行。（-^-）
已知0.0.1b版本的bug：
- 无法响应带有换行的消息
- 如果在私聊框内启动则会响应所有骰子好友的私聊框
已知0.0.2b版本的bug：
- 无法响应带有换行的消息
- 如果在私聊框内启动则会响应所有骰子好友的私聊框
- 使用clear指令会导致清除起始句记忆，导致模型不知道规格化的语句含义，也就是不知道任何人的名字和现在的时间等 (每制作一个功能，我都会附上相应的bug)
文档有错误？代码有错误？官网有错误？正常正常。
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0.0.1b
示例
(ChatGLM - 错误的方法 | ChatGLM2 - 正确)
(ChatGLM - 自相矛盾 | ChatGLM2 - 正确)
(ChatGLM2_6b - 正确)
(ChatGLM2_6b - 正确)
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B#chatglm2-6b-%E7%A4%BA%E4%BE%8B
( 注意：chatglm的性能不如chatglm2，精准度也不如，不支持流式输出)
