语言模型中文认知能力分析

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    • bert-base-chinese 模型及其衍生的模型对比
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    • paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 模型及其衍生的模型对比
    • xlm-roberta-base 模型及其微调后的模型对比
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    • 中文大语言模型
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    • 其他模型
  • 命令行工具 vocab-coverage 使用指南
    • 安装
    • 使用
      • charset 子命令
      • coverage 子命令
      • embedding 子命令
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跳到 所有模型的分析图。

项目介绍

本项目的初衷是为了调查各个语言模型的中文认知能力，目前包括中文识字率分析、输入端词向量分布分析、输出端词向量分析。大规模语言模型非常复杂，难以一言以蔽之，只有从多个角度观察，才会得到更全面的认知，本分析是从一个角度一窥语言模型内部机理，并希望可以成为后续模型评估分析的参考。

中文识字率分析

为了分析模型的中文识字率，我们使用三个常用的字符集，《通用规范汉字表》、《常用國字標準字體表》以及《Unicode中日韩统一表意文字》，总共21267个汉字。

字符集

• 《通用规范汉字表》，由中华人民共和国教育部、国家语言文字工作委员会，于2001年开始研制，并于2013年正式颁布，作为社会一般应用领域的汉字规范。在该字表中，共收录了 8105 个汉字，其中一级字表（常用字集）3500 个，二级字表 3000 个，三级字表 1605 个。字表内容从中文百科中获取。
• 《常用國字標準字體表》，由國立臺灣師範大學于1973年开始研制，并于1982年正式启用，其中常用國字標準字體表（简称甲表），收录常用字 4808 个，其中有 1749 个汉字不在《通用规范汉字表》中；次常用國字標準字體表（简称乙表），收录次常用字 6343 个，其中有 4503 个汉字不在《通用规范汉字表》中。统计汉字识字率时，将只针对增加的汉字进行统计，已经在《通用规范汉字表》中的汉字不再重复统计。
• 《Unicode中日韩统一表意文字》区段，为汉字在 Unicode 中的基本区段。在 1993 年制定，作为 ISO 10646-1:1993 标准，以及 Unicode 1.1 规范 颁布，收录 20902 个汉字，后陆续补充，在 Unicode 14.0 时，共收录了 20992 个汉字，占满码位 U+4E00~U+9FFF。其中有6910 个汉字，不在《通用规范汉字表》中，也不在《常用國字標準字體表》中。统计汉字识字率时，将只针对增加的这些汉字进行统计，已经在《通用规范汉字表》和《常用國字標準字體表》中的汉字不在重复统计。汉字在 Unicode 中还有其它区段，截止 2022 年发布的 Unicode 15.0，总共收录 97058 个汉字，但由于其它汉字不常使用，这里暂不纳入统计范围。

为了能够直观的反应模型对于不同字符集的识字率，我们使用不同的颜色来标识不同字符集的汉字。

识字率分析图	颜色对应关系
	深红色：《通用规范汉字表》一级汉字 红　色：《通用规范汉字表》二级汉字 橘黄色：《通用规范汉字表》三级汉字 深蓝色：《常用國字標準字體表》甲表汉字 浅蓝色：《常用國字標準字體表》乙表汉字 粉　色：《Unicode中日韩统一表意文字》区段汉字

识字判定

如何判断一个模型是否认知某个汉字，要分几个层面来具体分析。

首先，我们要了解模型的 Tokenizer 是如何对汉字进行编码的。

我们使用的模型，从汉字角度来看，Tokenizer 主要有两种编码方式，一种是将一个汉字直接编码成一个 token，如 WordPiece；另一种是如 BBPE（Byte-level BPE）的方式，有可能将汉字按照它的 UTF-8 字节码，拆分成多个 token 的。

对于 WordPiece 这类按照字符编码，或者说按照 Unicode 码位编码的情况，如果其 Tokenizer 中的词表(vocab) 中没有对应的汉字，那么这个模型就是完全不认识这个汉字。对应的汉字将被编码为 unk_token_id，即词表中的 [UNK]。这类模型对于汉字的认知程度，可以用词表中汉字的数量来衡量，存在于词表则计数为 1，不存在则计数为 0。

而对于可能将一个汉字拆分为多个 token 的 BBPE 这类编码方式，则需要更复杂一些的思考和应对。这类 Tokenizer 如果在训练的过程中，遇到过一些汉字，则可能会在词表中直接包含该汉字，从而产生单一的 token 与之对应；但如果在训练的过程中，没有遇到过某个汉字，或较少的遇到某些汉字，则该汉字将被拆分为多个 token。因此这类模型中，汉字对应的 token 数量，从1个到4个不等。

英文模型中，我们并不是在词表中存储26个字母，而是存储大量能够聚合的单词或子词，是因为一个单词被拆成单一字母，对语义的理解是有伤害的，这种伤害可能会消耗更多层的 Transformer 来弥补。同样的情况，一个汉字词语，或者一个汉字，被拆分成无语义的 UTF-8 字节码，这对于中文语义的理解也必然是有伤害的。因此，在识字判定中，我们将不计入一个汉字对应多个 token 的情况，而只对一个汉字对应单一 token 的情况计数为 1。

但是，由于理论上 BBPE 这类 Tokenizer 是可以识别任意字符的，因此我们会在图中，用颜色来表示这种差别。对于词表中存在的汉字，我们用最深的颜色表示；对于一个汉字拆分成多个 token 的情况，拆分的越多，颜色越浅，用以表示其语义的损失程度。

在进行判断前，会先行去除前缀后缀的特殊token。

词向量分布分析

单纯的观察词表中汉字的数量，以及汉字对应的 token 数量，是不足以充分反应模型对于汉字的认知程度的。

模型对于一个汉字、或者一个汉字词汇的理解，并不因为这些词存在于词表，就天然的理解了其语义。模型需要对词表中的词所对应的词向量进行训练，让词向量具有语义关系。而在空间上的表现，则为相近语义的词向量，在空间上具有临近的关系。

所以，有些模型可能单纯的将很多数汉字加入词表(vocab)，但是这些词的向量却没有被训练出语义，依旧保持着初始的随机状态，这种情况下，模型对于这些汉字的认知程度，也是较差的。

为了反应这种认知上的差异，我们对词表中的词，在向量空间的分布进行了分析。我们将词表中的词，计算出词向量，每个词向量就是高维空间中的一个点，然后，我们使用 t-SNE 对高维空间非线性降维，降维的同时尽量保持原有的空间关系，最终将高维空间中的点，映射到二维平面上，形成一个分布图。这个图中，每个点（放大后是文字）代表词表中的一个词，点与点之间的距离远近，代表了词向量之间的距离远近，即语义上的相关程度。我们将这个图，称为「词向量分布图」。

字词的分类

模型词表中的词并不一定都是中文字词，还有很多英文以及多语言字词，以及一些数字、符号。为了可以更好的观察不同的词向量分布，我们将词表中的词进行了分类，区分显示「中文」、「英文」、「日文」、「韩文」、「数字」和「其他」，并进行分色显示。

语言

由于本分析的重点在于中文认知能力的分析，因此我们将汉字进一步分为了「常用字」和「生僻字」两类。其中，常用字为属于《通用规范汉字表》一级和二级汉字，以及《常用國字標準字體表》甲表新增汉字；生僻字则为属于《通用规范汉字表》三级汉字，以及《常用國字標準字體表》乙表新增汉字和《Unicode中日韩统一表意文字》中的新增汉字。

「日文」是指日语中的平假名和片假名，「韩文」是指韩语中的谚文。「英文」则包括了除中日韩文之外，包括英文在内的各种拉丁语言文字等。只包含 0-9 的词视为「数字」，其余的词视为「其他」。

词向量分布图	颜色对应关系
	汉字（常用字） 汉字（生僻字） 日文 韩文 英文 数字 其他

后缀子词

除了文字类别外，词表中的词还有普通词和后缀的区别，如，「dragon」和「##fly」，「dragon」为普通词，「##fly」是一个后缀子词，可以跟「dragon」组合为「dragonfly」。

英文这种设计是为了避免词表太大，从而将词划分为子词，多个子词(subwords)组成一个词(word)，通过组合方式降低词表词汇量，在同等词汇量的情况下，支持更多词汇。这就像现代汉语中的多字词，通过组合既有汉字，避免造字以描述新鲜事物。

但是这种切分方式不一定对中文也适用，中文每个汉字都可能成为所谓后缀子词，而不是简单的修饰后缀，因此可能会有和单字同等规模的相同字的后缀子词出现，从而反而浪费了词表。

为了观察独立的普通词和后缀词的差异，于是，我们将这两种类别的词区分了颜色，「普通词」为本色，「后缀」为更浅一些的颜色。

下面的两个模型为例，左边的是英文的 BERT 模型，其中浅绿色的部分点为英文后缀子词；右边的是中文的 BERT 模型，淡粉色的部分点为中文后缀子词。他们的分布特征和普通词截然不同。

英文的「普通词」和「后缀词」	中文的「普通词」和「后缀词」

输入端词向量、输出端词向量

对于一个模型而言，每个词所对应的向量其实分为两种情况。一种是在输入时所获得的 Token Embedding；另一种是在最后模型输出时对最后一层 hidden_state 进行计算得到的 embedding。我们将前者称为「输入端词向量」，后者称为「输出端词向量」。

输入端词向量分布图	输出端词向量分布图

前者为词或token进入模型时，经过 embedding 层所得到的最初语义表达；而后者，则是经过模型多层计算之后，最终理解的语义表达。

一般来说，输入端的语义会更加基础，而输出端的语义会更加丰富。从向量分布图来看，输入端将会呈现更小的局部结构，而输出端则会呈现更复杂的局部结构，以及更大规模的全局结构。通过对比输入端词向量和输出端词向量的分布图，我们可以看到模型对于中文认知的变化，以及各种同基座模型不同微调后的变化。从而我们可以对模型于中文认知差异上有个更加直观的认识。

分析观察

下面是挑选出来的一些比较有特点的模型，并非完整模型列表，完成列表请查看 模型分析列表。

如果图片无法显示，请访问项目 Github 页面：https://github.com/twang2218/vocab-coverage

BERT 类模型

这里对比了比较典型的3个 BERT 类模型。

bert-base-cased

颗粒度	完整性分析图	位置	子词向量分布	汉字向量分布	词语向量分布	句子向量分布	段落向量分布
Token		输入端
汉字		输出端

bert-base-cased 是原始的英文 BERT 模型，使用的是 WordPiece Tokenizer，只使用英文语料训练，因此词表中基本都是英文，只有少数汉字的「漏网之鱼」。这个模型基本不认识汉字，绝大多数汉字在输入模型时，会被替换为 [UNK]，这样的模型，就算经过微调，也不会对中文有什么认知。

从词向量分布图上看，可以很清晰的看到，「数字」连成了线条，并且和英文文字之间保持了一定的距离，这就说明数字之间具有很强的相关的关系，而数字和文字之间有明显的语义区别。

此外，还可以观察到「普通词」和「后缀子词」可以很好的区分开来，并且如果进一步观察词与词的连结关系，会发现「普通词」之间的连结更复杂，而「后缀子词」之间的连结更简单和稀疏。这说明「普通词」比「后缀子词」更容易被训练出语义。

如果观察输出端词向量分布图，会看到词与词之间的连结关系更加复杂，除了几个词语之间的聚集外，还出现了更大规模、更复杂的聚集和连结关系，这应该说明模型在输出端对于词语的语义理解更加丰富。

roberta-large

颗粒度	完整性分析图	位置	子词向量分布	汉字向量分布	词语向量分布	句子向量分布	段落向量分布
Token		输入端
汉字		输出端

此处的 roberta-large 就是典型的使用 BBPE Tokenizer 的英文模型，其词表中几乎没有汉字，但由于字节拆分的特征，不管是否对理解力有损伤，理论上它是可以接受所有字符的。在它的中文覆盖率的图上，可以看出，基本所有汉字都被拆分为多个 token，甚至绝大多数都被拆分为了 3 个 token。这样的模型，对于中文的认知有限，不仅仅是因为它没有使用中文语料训练，就算使用中文语料训练，如果不扩增词表，可能也会伤害其性能。此外，这个模型的输入端词向量分布图和输出端词向量分布度，也呈现了由简单连结关系，向复杂连结关系发展的变化。

bert-base-multilingual-cased

颗粒度	完整性分析图	位置	子词向量分布	汉字向量分布	词语向量分布	句子向量分布	段落向量分布
Token		输入端
汉字		输出端

bert-base-multilingual-cased 则是一个典型的使用了 WordPiece 的多语言模型，为了支持多国语言，它将词表扩充到了12万，并且使用了多国语言的语料进行训练。因此它支持汉字的常用字，包括简繁体，但是稍微不常用一些的字，它认知的就非常少了。

观察该模型的输入端词向量分布图和输出端词向量分布图，会发现他们皆呈现出同一个语言抱团的现象，最典型的是中文、日文、韩文是独立的三团。绿色的部分实际涵盖了多种语言，在这个模型里，绿色部分语言之间的分界并不明显，放大后是可以看到同一种语言有聚集现象。

此外，输入端词向量分布图中，中文的「后缀子词」呈现出随机分布的形态，团成一团，并且互相之间几乎等距，不像汉字「普通词」那样，有明显的三五个词连成一线的简单结构。这说明中文的后缀子词在输入端没有训练出语义。而如果对比英文后缀子词，则会发现他们有3-5个词的小幅聚集情况，这说明英文的后缀子词在输入端训练出了一定的语义。因此，可能如之前所说的一样，后缀子词的用法可能并不适合中文。

观察输出端词向量分布图，会发现，中文后缀子词，开始具有简单的小堆聚集连结的倾向，说明经过了完整的网络后，后缀子词的语义确实有被学习到。但是，这个结构的复杂和清晰程度，远远不如英文后缀子词，观察浅绿色的那部分，可以看到英文中更清晰的聚集结构。这些都有可能说明，子词（subword）的用法，更适合英文，而不一定适合中文。

bert-base-chinese 模型及其衍生的模型对比

模型	颗粒度	完整性分析图	位置	子词向量分布	汉字向量分布	词语向量分布	句子向量分布	段落向量分布
bert-base-chinese	Token		输入端
	汉字		输出端
hfl / chinese-macbert-base	Token		输入端
	汉字		输出端
shibing624 / text2vec-base-chinese	Token		输入端
	汉字		输出端
moka-ai / m3e-base	Token		输入端
	汉字		输出端
junnyu / wobert_chinese_plus_base	Token		输入端
	汉字		输出端

这几个模型都是具有继承关系的，均是在前一个模型的基础上，调整了训练方法，用了更多的语料进行了训练，其继承关系如下：

因此我们可以看到这几个模型的中文识字率的结果是完全一样的。

在输入端词向量分布图上，我们可以看到只有最原始的 bert-base-chinese 外形最不一样，其他三个都几乎一致。最明显的是「中文后缀子词」部分，hfl 及其之后的模型，明显更有一些语义被训练出来，而原始的 bert-base-chinese 则基本保持初始化的均匀分布。

这恐怕是因为其中最大的变动是 hfl 的两个模型，均使用了同样的 5.4B tokens 的语料进行了训练，远超原版的 0.4B tokens 的语料，而后续模型的微调则都没有再用这么大的数据集训练了，所以这应该是引起输入端词向量变化的最主要因素。

当我们看向输出端词向量，则会发现每个模型的分布都截然不同。除了 moka-ai/m3e-base 外的三个模型，「普通词」和「后缀子词」都是明确分开的；而 moka-ai/m3e-base 却出现了 「普通词」和「后缀子词」混合在一起 的情况，甚至进一步放大去看，会发现，同一个汉字的「普通词」和「后缀子词」基本重叠，也就是二者对齐了。

由此可见，微调对于输出端词向量的影响，远大于对输入端词向量的影响。那么或许可以通过观察输出端的词向量分布变化，来观察不同的训练语料对于模型的影响。

ERNIE 模型及其衍生的模型对比

模型	颗粒度	完整性分析图	位置	子词向量分布	汉字向量分布	词语向量分布	句子向量分布	段落向量分布
nghuyong / ernie-3.0-base-zh	Token		输入端
	汉字		输出端
shibing624 / text2vec-base-chinese-sentence	Token		输入端
	汉字		输出端
shibing624 / text2vec-base-chinese-paraphrase	Token		输入端
	汉字		输出端

这一组基座模型和微调模型的对比很有意思，后一组两个模型都是基于 nghuyong/ernie-3.0-base-zh 模型微调而来，但是输出端的词向量分布却有很大的差异。而且这两个模型之间的微调其实非常接近。paraphrase 模型用来训练的语料库其实是在 sentence 模型的语料库基础上增加了 6051 个句子段落对，这部分里有4k左右的长文本。目前不太清楚是否是因为 这 4k 的长文本，导致了输出端词向量分布的巨大差异。

paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 模型及其衍生的模型对比

模型	颗粒度	完整性分析图	位置	子词向量分布	汉字向量分布	词语向量分布	句子向量分布	段落向量分布
sentence-transformers / paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2	Token		输入端
	汉字		输出端
shibing624 / text2vec-base-multilingual	Token		输入端
	汉字		输出端

xlm-roberta-base 模型及其微调后的模型对比

模型	颗粒度	完整性分析图	位置	子词向量分布	汉字向量分布	词语向量分布	句子向量分布	段落向量分布
xlm-roberta-base	Token		输入端
	汉字		输出端
sentence-transformers / paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2	Token		输入端
	汉字		输出端

LLaMA 及衍生模型

模型	颗粒度	完整性分析图	位置	子词向量分布	汉字向量分布	词语向量分布	句子向量分布	段落向量分布
decapoda-research / llama-7b-hf	Token		输入端
	汉字		输出端
lmsys / vicuna-7b-v1.3	Token		输入端
	汉字		输出端
togethercomputer / RedPajama-INCITE-7B-Chat	Token		输入端
	汉字		输出端
openlm-research / open_llama_7b	Token		输入端
	汉字		输出端
shibing624 / chinese-alpaca-plus-7b-hf	Token		输入端
	汉字		输出端

英文大语言模型

模型	颗粒度	完整性分析图	位置	子词向量分布	汉字向量分布	词语向量分布	句子向量分布	段落向量分布
decapoda-research / llama-7b-hf	Token		输入端
	汉字		输出端
mosaicml / mpt-7b-instruct	Token		输入端
	汉字		输出端
tiiuae / falcon-7b-instruct	Token		输入端
	汉字		输出端
nomic-ai / gpt4all-j	Token		输入端
	汉字		输出端
OpenAssistant / oasst-sft-4-pythia-12b-epoch-3.5	Token		输入端
	汉字		输出端

中文大语言模型

模型	颗粒度	完整性分析图	位置	子词向量分布	汉字向量分布	词语向量分布	句子向量分布	段落向量分布
THUDM / chatglm-6b	Token		输入端
	汉字		输出端
THUDM / chatglm2-6b	Token		输入端
	汉字		输出端
fnlp / moss-moon-003-sft	Token		输入端
	汉字		输出端
baichuan-inc / baichuan-7B	Token		输入端
	汉字		输出端

OpenAI 提供的模型

颗粒度	完整性分析图	位置	子词向量分布	汉字向量分布	词语向量分布	句子向量分布	段落向量分布
Token		输入端
汉字		输出端

其他模型

请参见 模型分析列表。

命令行工具 vocab-coverage 使用指南

vocab-coverage 是一个命令行工具，用于分析模型的汉字识字率。

安装

pip install vocab-coverage

由于图中有汉字，因此需要中文字体，这里我使用了 Noto Sans CJK 字体用于中文，以及 Anonymous Pro字体，建议安装该字体。

Linux

如 Ubuntu，可以通过以下命令安装：

sudo apt install fonts-noto-cjk fonts-anonymous-pro

Mac

如 MacOS，可以通过以下命令安装：

brew install font-noto-sans-cjk font-noto-serif-cjk font-anonymous-pro

Windows

如 Windows，可以通过以下命令安装：

choco install noto anonymouspro

使用

vocab-coverage 它有三个子命令：charset、 coverage 和 embedding。

charset 子命令

charset 子命令用于生成用以统计识字率的字表文件。

$ vocab-coverage charset --help
usage: vocab-coverage charset [-h] [--charset_file CHARSET_FILE]

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  --charset_file CHARSET_FILE
                        用以统计识字率的字表文件（默认：charset.json）

coverage 子命令

coverage 子命令用于分析模型的汉字识字率。

$ vocab-coverage coverage --help
usage: vocab-coverage coverage [-h] [--model_name MODEL_NAME] [--charset_file CHARSET_FILE] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--debug]

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  --model_name MODEL_NAME
                        模型在 HuggingFace Hub 上的名称（默认为 shibing624/text2vec-base-chinese）
  --charset_file CHARSET_FILE
                        用以统计识字率的字表文件（默认为内置字符集文件）
  --output_dir OUTPUT_DIR
                        生成的图像文件的输出目录（默认为 images）
  --debug               是否打印调试信息

• --model_name：模型在 HuggingFace Hub 上的名称。默认为 shibing624/text2vec-base-chinese。
• --charset_file：用以统计识字率的字表文件。默认为 charset.json。
• --output_dir：生成的图像文件的输出目录。默认为 images。
• --debug：是否打印调试信息。

示例

$ vocab-coverage coverage --model_name=THUDM/chatglm-6b
检查模型 THUDM/chatglm-6b 的字表
字表《通用规范汉字表》一级汉字：3499/3500 (99.97%)
字表《通用规范汉字表》二级汉字：1724/3000 (57.47%)
字表《通用规范汉字表》三级汉字：48/1605 (2.99%)
字表《常用國字標準字體表》甲表(增)：185/1749 (10.58%)
字表《常用國字標準字體表》乙表(增)：14/4503 (0.31%)
字表《Unicode中日韩统一表意文字》(增)：115/6910 (1.66%)

除了上述输出外，还会在 images 目录下生成一个图像文件，images/coverage/THUDM_chatglm-6b.coverage.png，为可视化的分析结果。

embedding 子命令

embedding 子命令用于分析模型词向量在空间中的分布情况。

usage: main.py embedding [-h] [--model_name MODEL_NAME] [--charset_file CHARSET_FILE] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--is_detail] [--debug]

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  --model_name MODEL_NAME
                        模型在 HuggingFace Hub 上的名称（默认为 shibing624/text2vec-base-chinese）
  --charset_file CHARSET_FILE
                        用以统计识字率的字表文件（默认为内置字符集文件）
  --output_dir OUTPUT_DIR
                        生成的图像文件的输出目录（默认为 images）
  --is_detail           是否对汉字进行详细分类（默认为 False）
  --debug               是否打印调试信息（默认为 False）

• --model_name：模型在 HuggingFace Hub 上的名称。默认为 shibing624/text2vec-base-chinese。
• --charset_file：用以加载字符集的文件。默认为 charset.json。
• --output_dir：生成的图像文件的输出目录。默认为 images。
• --is_detail：是否对汉字进行详细分类。默认为 False。
• --debug：是否打印调试信息。默认为 False。

示例

$ vocab-coverage embedding --model_name=THUDM/chatglm-6b --debug
对模型 THUDM/chatglm-6b 的 embedding 进行可视化...
Loading checkpoint shards: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:14<00:00,  1.79s/it]
reducing embeddings (130528, 4096) to 2D...
[t-SNE] Computing 91 nearest neighbors...
[t-SNE] Indexed 130528 samples in 0.223s...
...
[t-SNE] Computed conditional probabilities for sample 130528 / 130528
[t-SNE] Mean sigma: 0.251563
[t-SNE] Computed conditional probabilities in 1.189s
[t-SNE] Iteration 50: error = 111.8378067, gradient norm = 0.0000213 (50 iterations in 8.560s)
[t-SNE] Iteration 100: error = 111.7450027, gradient norm = 0.0002728 (50 iterations in 13.605s)
[t-SNE] Iteration 150: error = 111.7283707, gradient norm = 0.0000039 (50 iterations in 7.279s)
[t-SNE] Iteration 200: error = 111.7283707, gradient norm = 0.0000039 (50 iterations in 7.123s)
...
[t-SNE] Iteration 950: error = 3.7165585, gradient norm = 0.0030942 (50 iterations in 7.229s)
[t-SNE] Iteration 1000: error = 3.6922786, gradient norm = 0.0029739 (50 iterations in 7.451s)
[t-SNE] KL divergence after 1000 iterations: 3.692279
draw embeddings (130528, 2)...
...
draw embedding point: 130528
font size: 25, font: ('Noto Sans CJK JP', 'Regular')
...
save to images/embeddings/THUDM-chatglm-6b.embedding.jpg...

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