GLM-4-9B-Chat-1M

GLM-4-9B-Chat-1M

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GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 推出的新一代预训练模型,属于 GLM-4 系列的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中展现出较高的性能。该模型不仅支持多轮对话,还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言,并特别推出了支持1M上下文长度的模型版本,适合需要处理大量数据和多语言环境的开发者和研究人员使用。

需求人群:

"目标受众主要是开发者、数据科学家和研究人员,他们需要处理复杂的数据集,进行多语言交互,或者需要模型具备高级的推理和执行能力。此模型能够帮助他们提高工作效率,处理大规模数据,以及在多语言环境下进行有效的沟通和信息处理。"

使用场景示例:

开发者使用该模型进行多语言的聊天机器人开发。

数据科学家利用模型的长文本推理能力进行大规模数据分析。

研究人员通过模型的代码执行功能进行算法验证和测试。

产品特色:

多轮对话能力,能够进行连贯的交互。

网页浏览功能,可以获取和理解网页内容。

代码执行能力,能够运行和理解代码。

自定义工具调用,可以接入和使用自定义工具或API。

长文本推理,支持最大128K上下文,适合处理大量数据。

多语言支持,包括日语、韩语、德语等26种语言。

1M上下文长度支持,约200万中文字符,适合长文本处理。

使用教程:

步骤一:导入必要的库,如torch和transformers。

步骤二:使用AutoTokenizer.from_pretrained()方法加载模型的tokenizer。

步骤三:准备输入数据,使用tokenizer.apply_chat_template()方法格式化输入。

步骤四:将输入数据转换为模型需要的格式,如使用to(device)方法将其转换为PyTorch张量。

步骤五:加载模型,使用AutoModelForCausalLM.from_pretrained()方法。

步骤六:设置生成参数,如max_length和do_sample。

步骤七:调用model.generate()方法生成输出。

步骤八:使用tokenizer.decode()方法将输出解码为可读文本。

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