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-...
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。 这意味着啥?意味着,1本...
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的卓越性能。 3模型列表 4评测结果 对话模型典型任务 4.1基座模型典型任务 由于GLM-...
此次推出了基于GLM基座的开源多模态模型GLM-4V-9B,与CogVLM2相似的架构设计,能够处理高达1120 x 1120分辨率的输入,并通过降采样技术有效减少了token的开销。为了减小部署与计算开销,GLM-4V-9B没有引入额外的视觉专家模块,采用了直接混合文本和图片数据的方式进行训练,在保持文本性能的同时提升多模态能力。 在性能方面...
同时,千帆大模型开发与服务平台还支持多种编程语言和API接口,方便开发者与GLM4-9B-Chat和GLM-4V-9B进行交互和集成。 综上所述,GLM4-9B-Chat大模型和GLM-4V-9B多模态大模型在AI领域展现出了卓越的性能和广泛的应用前景。通过深入了解其技术特点和原理架构,并结合实际应用场景进行推理实战,我们可以更好地利用这些...
1. 登录 hyper.ai,在「教程」页面,搜索「一键部署 LongWriter-glm4-9b」,点击「在线运行此教程」。 2. 页面跳转后,点击右上角「克隆」,将该教程克隆至自己的容器中。 3. 点击右下角「下一步:选择算力」。 4. 页面跳转后,选择「NVIDIA RTX 4090」以及 「PyTorch」镜像,点击「下一步:审核」。新用户使用...
GLM4-9B相较于上一代ChatGLM3-6B,主要有以下几点变更: 预训练数据量提升3倍:在预训练方面,引入了大语言模型进入数据筛选流程,最终获得了 10T 高质量多语言数据。 训练效率提高了 3.5 倍:采用了 FP8 技术进行高效的预训练,相较于第三代模型,训练效率提高了 3.5 倍。
图:GLM4-9B的性能 不过和市面上大多数大模型不同,GLM-4-9B是没有当下最火的MoE架构的。智谱的观点是,MoE会消耗过多显存来替代算力,但是消费级显卡的显存是比较有限的,因此这种取舍是“划不来”的。 而在有限显存的情况下,6B模型性能有限,不满足当下需求。因此,智谱最终将量化后的模型规模提升至9B,并将预训练...
并分析24年6月5日新鲜出炉的GLM4-9B-Chat代码中的DropOut。 一、Dropout原理 丢弃法(Dropout Method) 在训练一个深度神经网络时,随机丢弃一部分神经元(同时丢弃其对应的连接边)来避免过拟合。 训练时,每次选择丢弃的神经元是随机的,这些随机选出隐藏层的神经元将被删除,它们将不再传递信号。 1.1 常规dropout ...
cd chatglm4-finetune/GLM-4/finetune_demo 下载模型 1.单机单卡: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python finetune.py data/AdvertiseGen/ THUDM/glm-4-9b-chat configs/lora.yaml # For Chat Fine-tune 2.单机多卡/多机多卡: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ...