ChatGLM
ChatGLM é uma série de modelos de linguagem grandes bilíngues (chinês-inglês) de código aberto desenvolvida pela Zhipu AI e Tsinghua KEG, caracterizada por capacidades de diálogo suave e baixos limites de implantação.
https://chatglm.cn/?utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Feb 16, 2025
Tendências de Tráfego Mensal do ChatGLM
O ChatGLM experimentou uma queda de 9,2% no tráfego, com 3,3M de visitas em janeiro de 2025. A falta de atualizações ou notícias específicas relacionadas ao ChatGLM, junto com a alta visibilidade das atualizações e interrupções do ChatGPT, pode ter contribuído para o declínio no interesse dos usuários.
O que é ChatGLM
ChatGLM é uma família de modelos de linguagem grandes de código aberto projetados para tarefas de diálogo, com versões que variam de 6 bilhões a 130 bilhões de parâmetros. Desenvolvido em conjunto pela Zhipu AI e pelo Grupo de Engenharia de Conhecimento (KEG) da Universidade de Tsinghua, os modelos ChatGLM são treinados em corpora massivos de chinês e inglês, otimizados para perguntas e respostas e interações conversacionais. A série inclui ChatGLM-6B, ChatGLM2-6B e o mais recente ChatGLM3-6B, cada um aprimorando seu predecessor com desempenho melhorado, entendimento de contexto mais longo e capacidades de inferência mais eficientes.
Principais Recursos do ChatGLM
ChatGLM é um modelo de linguagem de diálogo bilingue (chinês e inglês) de código aberto, baseado no framework General Language Model (GLM). Utiliza tecnologia semelhante ao ChatGPT, otimizado para perguntas e respostas e diálogos em chinês. Treinado em cerca de 1T de tokens de corpus em chinês e inglês, incorpora ajuste fino supervisionado, bootstrapping de feedback e aprendizado por reforço com feedback humano. O modelo está disponível em vários tamanhos, sendo o ChatGLM-6B uma versão menor e mais acessível que pode ser implantada localmente em hardware de consumo.
Suporte Bilingue: Otimizado para processamento de linguagem em chinês e inglês, tornando-o versátil para aplicações multilingues.
Baixa Barreira de Implantação: Pode ser implantado localmente em placas gráficas de consumo, com quantização INT4 exigindo apenas 6GB de memória de GPU.
Série de Modelos Abrangente: Oferece vários tamanhos e especializações de modelos, incluindo modelos base, modelos de diálogo e modelos de texto longo como ChatGLM3-6B-32K.
Técnicas Avançadas de Treinamento: Utiliza ajuste fino supervisionado, bootstrapping de feedback e aprendizado por reforço com feedback humano para melhorar o desempenho.
Código Aberto: Totalmente aberto para pesquisa acadêmica e gratuito para uso comercial após registro, promovendo o desenvolvimento impulsionado pela comunidade.
Casos de Uso do ChatGLM
Processamento de Linguagem Natural: Pode ser utilizado para diversas tarefas de NLP, como geração de texto, resumo e perguntas e respostas em chinês e inglês.
Chatbots e Assistentes Virtuais: Ideal para criar sistemas de IA conversacionais capazes de engajar em diálogos de múltiplas voltas.
Criação de Conteúdo: Auxilia na geração de conteúdo criativo, artigos e outros materiais escritos em chinês e inglês.
Geração e Assistência de Código: Com modelos como CodeGeeX, pode ajudar em tarefas de programação e geração de código.
Ferramentas Educacionais: Pode ser usado para criar experiências de aprendizagem interativas e responder a perguntas de estudantes em múltiplos idiomas.
Vantagens
Capacidades bilingues tornam-no versátil para aplicações em chinês e inglês
Requisitos de hardware baixos permitem acessibilidade generalizada e implantação local
Natureza de código aberto incentiva contribuições e melhorias da comunidade
Desvantagens
Tamanho menor do modelo pode limitar o desempenho em comparação com modelos de linguagem maiores
Potencial para gerar informações imprecisas ou enviesadas, como em todos os modelos de IA
Requer uso e monitoramento cuidadosos para prevenir mau uso ou consequências não intencionais
Como Usar o ChatGLM
Instalar pacotes necessários: Instale os pacotes Python necessários executando: pip install protobuf transformers==4.30.2 cpm_kernels torch>=2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate
Importar o modelo e o tokenizador: Use o seguinte código para importar o ChatGLM:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
Gerar uma resposta: Gere uma resposta chamando o método chat:
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
Continuar a conversa: Para continuar a conversa, passe o histórico para chamadas subsequentes:
response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
print(response)
Usar a interface web: Para uma experiência mais amigável, visite https://chatglm.cn para usar a interface web do modelo ChatGLM maior
Baixar aplicativo móvel: Escaneie o código QR no site do ChatGLM para baixar o aplicativo móvel para iOS ou Android
Perguntas Frequentes do ChatGLM
ChatGLM é um modelo de linguagem bilingue aberto baseado no framework de Modelo de Linguagem Geral (GLM). Ele é treinado em dados chineses e ingleses e otimizado para tarefas de perguntas e respostas e diálogo.
Postagens Oficiais
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Análises do Site ChatGLM
Tráfego e Classificações do ChatGLM
3.3M
Visitas Mensais
#25745
Classificação Global
#561
Classificação por Categoria
Tendências de Tráfego: Jun 2024-Jan 2025
Insights dos Usuários do ChatGLM
00:02:17
Duração Média da Visita
2.16
Páginas por Visita
56%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do ChatGLM
CN: 90.42%
US: 3.61%
HK: 1.94%
TW: 1.4%
SG: 0.39%
Others: 2.23%
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Ferramentas de IA Populares Como ChatGLM
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