GLM-4 series: Open Multilingual Multimodal Chat LMs | 开源多语言多模态对话模型 - cgGuang/GLM-4-9B
GLM-4-9B-Chat 以及 GLM-4V-9B 开源模型的完整功能演示代码，包含了 All Tools 能力、长文档解读和...
git clone https://wisemodel.cn/models/ZhipuAI/GLM-4-9B/file 备注:模型存放格式是safetensors格式:该格式是一种专为深度学习模型设计的文件格式,主要用于存储模型参数等信息,具有安全(文件中包含了签名和哈希值信息,防止文件内容被篡改)、压缩(文件存储使使用了压缩算法)、兼容(与TensorFlow、PyTorch等不同框架兼...
在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中,GLM-4-9B及其人类偏好对齐的版本GLM-4-9B-Chat均表现出超越 Llama-3-8B 的卓越性能。 开源地址:【https://github.com/THUDM/GLM-4】 在线体验:【https://modelscope.cn/studios/dash-infer/GLM-4-Chat-DashInfer-Demo/summary】魔搭社区提供 GLM-4...
项目地址:https://github.com/THUDM/GLM-4 上传模型和数据 如果租用的亚太区机器可以直接在线下载模型和数据,无需操作以下步骤。 如果租用的机器位于非亚太区,我们需要先上传的模型和数据到矩池云网盘,这样租用机器后就可以直接使用了。 Glm-4-9b-chat 的模型放在Huggingface,租用国内服务器直接运行下载可能很慢,所...
{ "_name_or_path": "/root/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/glm-4-9b-chat", "add_bias_linear": false, "add_qkv_bias": true, "apply_query_key_layer_scaling": true, "apply_residual_connection_post_layernorm": false, "architectures": [ "ChatGLMModel" ], "attention_dropout": 0.0, ...
聊聊GLM-4-9B开源模型的微调loss计算 概述 Github官方地址:GLM-4 网上已经有很多关于微调的文章,介绍各种方式下的使用,这里不会赘述。我个人比较关心的是微调时的loss计算逻辑,这点在很多的文章都不会有相关的描述,因为大多数人都是关心如何使用之类的应用层,而不是其具体的底层逻辑,当然咱也说不清太底层的计算...
在本地设置 GLM-4-Voicee 要体验 GLM-4-Voice,请按照以下步骤在您的机器上本地设置该模型。 第一步:克隆仓库 首先从 GitHub 克隆仓库。确保包含子模块: !git clone--recurse-submodules https://github.com/THUDM/GLM-4-Voice cd GLM-4-Voice 步骤 2:安装依赖 进入项目目录并安装必要的依赖: !pip insta...
{企业专业场景函数调用模型能力维度}智谱本次发布的GLM-4-9B-Chat 也在Github上再次强调了其强大的函数调用能力，基于BFCL排行榜。随着函数调用愈发受到人们的重视，我们或许能够看到更加丰富的智能体应用生态，包括更多强大的中文开源函数调用模型，来增强智能体应用的实际可用性。
Github官方地址:GLM-4 网上已经有很多关于微调的文章,介绍各种方式下的使用,这里不会赘述。我个人比较关心的是微调时的loss计算逻辑,这点在很多的文章都不会有相关的描述,因为大多数人都是关心如何使用之类的应用层,而不是其具体的底层逻辑,当然咱也说不清太底层的计算。