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glm-4-9b-chat

glm-4-9b-chat

多语言支持和长文本处理的开源预训练模型

GLM-4-9B-Chat是一款开源预训练模型，支持26种语言和128K上下文长度。模型在语义、数学、推理等领域表现优异，具备多轮对话、网页浏览和代码执行等功能。评测显示，GLM-4-9B-Chat在多项任务中表现出色，尤其是长文本处理和多语言能力。该模型提供详细使用说明，适合研究者和开发者使用。

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GLM-4-9B-Chat项目介绍

项目概述

GLM-4-9B-Chat是智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本。作为一个强大的语言模型，它在多个领域展现出卓越的性能，包括语义理解、数学计算、逻辑推理、代码生成和知识应用等方面。这个模型不仅支持多轮对话，还具备一系列高级功能，如网页浏览、代码执行、自定义工具调用（Function Call）以及长文本推理等。

主要特点

  1. 多语言支持：GLM-4-9B-Chat支持26种语言，包括中文、英文、日语、韩语和德语等。

  2. 长文本处理能力：该模型支持最大128K的上下文长度，约等于25万个中文字符。此外，还有支持1M上下文长度（约200万中文字符）的版本。

  3. 优秀的性能表现：在多个经典任务的评测中，GLM-4-9B-Chat展现出优异的表现，超越了许多同类模型。

  4. 多功能集成：除了基本的对话功能，该模型还具备网页浏览、代码执行和自定义工具调用等高级功能。

评测结果

GLM-4-9B-Chat在多个benchmark上都取得了优秀的成绩：

  • 在AlignBench-v2、MT-Bench、MMLU、C-Eval等综合能力测试中表现出色。
  • 在GSM8K、MATH等数学推理任务上展现出强大的解题能力。
  • 在HumanEval、NCB等代码生成和理解任务中也有亮眼表现。

长文本处理能力

GLM-4-9B-Chat在长文本处理方面表现突出：

  • 在1M上下文长度的"大海捞针实验"中展现出优秀的信息检索能力。
  • 在LongBench-Chat等长文本评测中，性能远超其他同类模型。

多语言能力

在多个多语言数据集的测试中，GLM-4-9B-Chat均优于Llama-3-8B-Instruct等模型：

  • M-MMLU、FLORES、MGSM等多语言综合能力测试。
  • XWinograd、XStoryCloze、XCOPA等特定语言任务测试。

工具调用能力

在Berkeley Function Calling Leaderboard上，GLM-4-9B-Chat展现出与GPT-4 Turbo相当的工具调用能力，远超同量级的其他开源模型。

使用方法

GLM-4-9B-Chat支持使用Transformers和vLLM两种后端进行推理。用户可以根据自己的需求选择合适的方式来运行模型。使用时需要注意安装正确的依赖，并根据硬件条件适当调整参数以获得最佳性能。

开源协议

GLM-4-9B-Chat的使用需要遵循其特定的LICENSE协议。用户在使用过程中应当注意遵守相关规定。

总结

GLM-4-9B-Chat作为一个全能型的大语言模型，在多个领域都展现出了卓越的性能。无论是在基础的语言理解和生成任务上，还是在更加复杂的长文本处理、多语言支持和工具调用等方面，都表现出了强大的能力。这个模型为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，可以用于各种自然语言处理任务和应用开发。

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