AutoGLM的核心创新在于动态任务流，其关键技术包括，思考与操作同步进行，而非分步执行。在浏览网页、分析数据时，持续评估信息价值，动态调整任务优先级。基于KEPLER模型的认知决策，清华团队此前提出的KEPLER知识增强预训练模型，使AI具备更强的上下文理解与逻辑调整能力。例如我们需要进行电子产品对比——AutoGLM如何动态...
清华技术成果转化的公司智谱AI开源了GLM系列模型的新成员“中英双语对话模型ChatGLM-6B”,支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源GLM-130B千亿基座模型之后,智谱再次推出大模型方向的研究成果。与此同时,基于千亿基座模型的ChatGLM也同期推出,初具问答和对话功能。 据悉,该模型基于 General Language Model ...
本人声明:GLM开源,商业用途的解释权在他官方手里,我仅仅作为学习用途使用。 第一步:模型 要求英伟达卡,显存6G以上。首先下载安装英伟达cuda的11.7.0_516.01版本,安装完成后默认情况下环境变量会自动配置好。我提供:盘.百度.亢母/s/1jOvy0英伟达T2ADIm英伟达tHCpjdM英伟达Wegw 取mq6l ...
借鉴 WebGPT 结合搜索引擎能力的思路，清华大学唐杰老师团队为目前国内开源大模型的佼佼者 ChatGLM 接上了网线，推出了 ChatGLM 的联网加强版 WebGLM，作为一个基于 GLM-10B 的联网增强版问答系统，WebGLM 可以更加精确高效的完成问答与检索的任务，甚至在实验中可以以 10B 的参数量性能逼近 175B 的 WebGPT 的...
在强大的预训练基础上,GLM-4-9B 的中英文综合性能相比 ChatGLM3-6B 提升了 40%。尤其是中文对齐能力 AlignBench、指令遵从能力 IFeval,以及工程代码处理能力 Natural Code Bench 方面都实现了显著提升。 自2023 年 3 月 14 日开源 ChatGLM-6B 以来,GLM 系列模型受到了广泛的关注和认可。特别是在 ChatGLM3-...
作者在一个训练批次中同时采样不同长度的文本跨度,来训练 GLM 适应不同类型的任务。作者训练了两个多任务模型,分别是 GLMDoc 和 GLMSent,它们与 GLMLarge 的区别在于采样的文本跨度的长度。GLMDoc 采样的是文档级的跨度,而 GLMSent 采样的是句子级的跨度。作者发现,多任务预训练会导致模型在 NLU 任务上略有下降...
清华开源ChatGLM 2代模型演示轻松实现平滑升级, 视频播放量 2570、弹幕量 0、点赞数 56、投硬币枚数 7、收藏人数 53、转发人数 16, 视频作者 小工蚁创始人, 作者简介 小工蚁创始人 张文斌原土豆网第九个员工,土豆网技术总监,相关视频:4090单卡即可运行满血版DeepSeek-R1
与上一代ChatGLM3相比，GLM-4在综合能力上实现了全面跃升，性能提升了60%，已经逼近GPT-4。它能够支持更长的上下文，具备更强的多模态功能，支持更快的推理，更多并发，推理成本大大降低。同时，GLM-4也增强了智能体能力。基础能力 从众多评测集中可以看到，GLM-4的性能提升非常明显。相比于GPT-4，GLM-4在MMLU...
今天，THUDM开源了ChatGLM-6B的多模态升级版模型VisualGLM-6B。这是一个多模态对话语言模型，支持图像、中文和英文。本文来自DataLeaner官方博客：ChatGLM-6B升级！清华大学开源VisualGLM-6B：一个可以在本地运行的读懂图片的语言模型！ | 数据学习者官方网站(Datalearner)VisualGLM-6B在DataLearner模型卡的信息：Visual...
1 简介 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…