from modelscope import snapshot_downloadfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMmodel_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4-9b-chat')#from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer#from modelscope import GenerationConfigtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir...
使用Gradio 网页端与 GLM-4-9B-Chat 模型进行对话。 python trans_web_demo.py 使用Batch 推理。 python cli_batch_request_demo.py使用vLLM 后端代码 使用命令行与 GLM-4-9B-Chat 模型进行对话。 python vllm_cli_demo.py 自行构建服务端,并使用 OpenAI API 的请求格式与 GLM-4-9B-Chat 模型进行对话。本...
GLM-4-9B-Chat 功能: 人类偏好对齐:专为与人类偏好对齐而设计。 高级功能:具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等能力。 长文本支持:支持最大 128K 上下文的长文本处理。另外的GLM-4-9B-Chat-1M 模型:超长文本支持:支持高达 1M 上下文长度,约 200 万中文字符。 GLM-4V-9B支持多模态模型: 高...
GLM-4-9B-Chat 功能: 人类偏好对齐:专为与人类偏好对齐而设计。 高级功能:具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等能力。 长文本支持:支持最大 128K 上下文的长文本处理。另外的GLM-4-9B-Chat-1M 模型:超长文本支持:支持高达 1M 上下文长度,约 200 万中文字符。 GLM-4V-9B支持多模态模型: 高...
之前已开源chatglm1到chatglm3,相比前面开源的相比GLM3-6B有了大幅度提升。本次开源基本的GLM4-9B,还开源了对话版GLM-4-9B-Chat, 多模态版GLM-4V-9B, 长文本版GLM-4-9B-Chat-1M。 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...
Chat 1M模型上进行大海捞针,效果全绿。 工具调用上,也是优于Llama-3-8B模型。 最后是GLM-4V-9B多模态模型效果,全面领先前一阵爆火的面壁MiniCPM-Llama3-V2.5多模态模型(毕竟斯坦福都来抄)。 现在这些榜单的效果虽然可以展现出来一定能力,但我还是更相信对战榜单,后面不知道lmsys上会不会有GLM-4-9B-Chat的效...
GLM-4-9B 模型的上下文从 128K 扩展到了 1M tokens,这意味着模型能同时处理 200 万字的输入,大概相当于 2 本红楼梦或者 125 篇论文的长度。 GLM-4-9B-Chat-1M 模型在 1M 的上下文长度下进行了“大海捞针”实验,展现出了出色的无损处理能力。 03 ...
LM-4-9B-Chat-1M模型和基于 GLM-4-9B 的多模态模型 GLM-4V-9B。GLM-4V-9B具备 1120 * 1120 高分辨率下的中英双语多轮对话能力,在中英文综合能力、感知推理、文字识别、图表理解等多方面多模态评测中,GLM-4V-9B 表现出超越 GPT-4-turbo-2024-04-09、Gemini 1.0 Pro、Qwen-VL-Max 和 Claude 3 Opus 的...
长文本推理:支持最大128K的上下文,GLM-4-9B-Chat-1M模型更是支持高达1M的上下文长度。 多语言支持,沟通无界限 本代模型增加了对26种语言的支持,包括日语、韩语、德语等,让AI的语言能力不再受限。 多模态能力,视觉与语言的融合 GLM-4V-9B是基于GLM-4-9B的多模态模型,具备1120 * 1120高分辨率下的...
此外,GLM-4-9B 系列模型还细分出了多个版本,包括基础版 GLM-4-9B(8K)、对话版 GLM-4-9B-Chat(128K)、超长上下文版 GLM-4-9B-Chat-1M(1M)和多模态版 GLM-4V-9B-Chat(8K),能够适用于不同场景,满足各自细分领域的具体需求。 GLM4-9B的1M文本“大海捞针”结果,全绿,非常优秀。