GLM-4V-Flash 是 智谱开放平台(bigmodel.cn)新上线的视觉理解模型,可以理解图片中的语义并做出对应合理的文字输出。 基础能力:图像描述生成、图像分类、视觉推理、视觉问答、图像情感分析等。 模型优势:免费、好用的多模态理解(图片),默认 200 高并发(企业级并发) 核心重点: 开放平台之后继 GLM-4-Flash 之后第...
而此次发布的GLM-4-9B，一大亮点就是在10B参数规模以下实现了各项能力的大幅提升。在更加具体的模型产品上，GLM-4-9B也呈现出了较明显的价格优势，比如GLM-4-Flash综合能力提升了40%，但价格低至0.06元/M Tokens，堪称最能打的小模型。GLM-4-9B的到来，也将给竞品们更大的压力，在小模型市场上，如何提升训练...
更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B ...
模型编码:glm-4-plus、glm-4-0520、glm-4 、glm-4-air、glm-4-airx、glm-4-long 、 glm-4-flashx 、 glm-4-flash 同步调用 接口请求 类型 说明 方法 https 请求URL https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions 调用方式 同步调用,等待模型完成执行并返回最终结果或使用SSE调用 字符编码 UTF...
让我们来看看 GLM-4v-Flash 的输出: 可以看出,GLM-4v-Flash 轻松地理解了这张图的意思。既能够捕捉到图片上的问题信息(trainable 和 frozen),也能理解图中展示的信息(LoRA 使用特殊结构来减少参数量)。进一步地,模型从更高的角度指出本图是比较常规的 KD 方法和 LLM-Neo 方法,这也正是本图的核心内涵。
而此次发布的GLM-4-9B,一大亮点就是在10B参数规模以下实现了各项能力的大幅提升。在更加具体的模型产品上,GLM-4-9B也呈现出了较明显的价格优势,比如GLM-4-Flash综合能力提升了40%,但价格低至0.06元/M Tokens,堪称最能打的小模型。 GLM-4-9B的到来,也将给竞品们更大的压力,在小模型市场上,如何提升训练数据的...
其实也就可以理解为一个人的阅读文本越长,注意力越不集中,耗费的精力越多,FlashAttention是从精力方面下手,利用GPU非匀称的存储器层次结构,实现了显著的内存节省(从平方增加转为线性增加)和计算加速(提速2-4倍),而且计算结果保持一致。也就是说同样的文本,因为个人精力的提升,阅读速度变得更快了。
更长的上下文:基于 FlashAttention 技术,我们将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练。对于更长的上下文,我们发布了 ChatGLM2-6B-32K 模型。LongBench 的测评结果表明,在等量级的开源模型中,ChatGLM2-6B-32K 有着较为明显的竞争优势。
模型参数规模：目前 ChatGLM 模型参数量仅62亿，而ChatGPT无论是GPT3.5还是GPT4都是上千亿级规模的...
API平台 新一代 API 平台已经上线,您可以直接在 API 平台上体验 GLM-4-0520、GLM-4-air、GLM-4-airx、GLM-4-flash、GLM-4、GLM-3-Turbo、CharacterGLM-3,CogView-3 等新模型。其中GLM-4、GLM-3-Turbo两个模型支持了 System Prompt、Function Call、 Retrieval、Web_Search等新功能,欢迎体验。 GLM-4 API...