具体来说,ChatGLM 4的基座大模型GLM 4的参数规模达到了9B(即90亿),包含4-base、4-chat和4v三个版本。其中,base和chat版本的参数量为9.4B,而4v多模态版本的参数量更是达到了13.9B。 如此庞大的参数规模,使得ChatGLM 4在处理自然语言任务时能够展现出强大的能力和高效的表现。在实际应用中,ChatGLM 4支持128K对...
参数在10B(100亿)以下的,通常会被归类为小模型。因此,智谱AI现在发布的GLM-4-9B,也可以被归类到小模型的范畴中。 虽说是小模型,但GLM-4-9B的实力并不弱。根据官方介绍,在预训练时,GLM-4-9B获得了10T高质量多语言数据,是ChatGLM3-6B模型的三倍多。智谱AI认为,6B规模的模型性能有限,因此将其扩充至9B。
多语言能力:评测显示,ChatGLM-4-9B 模型的多语言能力全面超过了 Llama-3 8B。 多模态能力:尽管 GLM-4V-9B 的参数量仅为 13B,但它成功地超越了许多参数量更大的开源模型,在众多任务中,GLM-4V-9B 的性能与 GPT-4V 不相上下。 应用场景 GLM-4-9B 的强大能力使其在多个领域具有广泛的应用场景: 学术研究:...
更大的模型规模:GLM-4的参数规模达到了千亿级别,这使得模型能够处理更复杂的任务和数据。 更强的语言理解能力:GLM-4在语言理解和生成方面表现出色,能够生成高质量的自然语言文本,并具有强大的语言推理和语义理解能力。 多模态能力:GLM-4不仅能够处理文本数据,还具备处理图像、声音和其他模态数据的能力,这使得它在多...
2018~2020年是大模型算法创新阶段,先后出现了BERT、GPT、T5等基于无标注数据自监督学习的大规模训练模型算法,这些算法模型拥有较大规模的参数,具备了较强的通用化能力,可完成多场景任务,显著降低学习成本,提升了学习效率。智谱也在这一阶段研发了自己的算法。
「GLM-4」还支持Function Call，根据用户提供的功能描述自动选择所需功能并生成参数，根据返回值生成回复，能力与「GPT-4」基本持平，中文理解上略有优势。在DevDay上，「GLM-4」推出了定制化个人大模型「GLMs」，无需代码基础，用户可以使用简单的prompt指令创建自己的GLM模型智能体，实现便捷开发。这标志...
例如,清华大学发布的ChatGLM-6B,参数规模60亿,在没有量化的情况下微调需要14GB显存(parameter-efficient fine-tuning,PEFT)。在没有任何优化的前提下,每10亿参数的全精度(32bit)模型载入到显存中就需要4GB,而int8量化后也需要1GB显存。而目前开源最强的模型LLaMA,其最高参数维650亿规模,全精度模型载入就需要260GB...
它运用大规模的语料库进行模型训练。模型架构精心设计,以处理法律领域的复杂语言结构。采用深度学习算法,挖掘语言中的潜在模式。对法律术语和概念有专门的识别与理解机制。利用多层神经网络捕捉文本的多层次特征。引入注意力机制,聚焦关键信息。不断优化模型参数,提高预测准确性。结合先验知识,增强对法律逻辑的把握。 采用...
2018~2020年是大模型算法创新阶段,先后出现了BERT、GPT、T5等基于无标注数据自监督学习的大规模训练模型算法,这些算法模型拥有较大规模的参数,具备了较强的通用化能力,可完成多场景任务,显著降低学习成本,提升了学习效率。智谱也在这一阶段研发了自己的算法。