ChatGLM

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ChatGLM ist eine Open-Source-zweisprachige (Chinesisch-Englisch) Großsprachmodell-Serie, entwickelt von Zhipu AI und Tsinghua KEG, mit glatten Dialogfähigkeiten und niedrigen Bereitstellungsschwellen.
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https://chatglm.cn/?utm_source=aipure
ChatGLM

Produktinformationen

Aktualisiert:12/11/2024

Was ist ChatGLM

ChatGLM ist eine Familie von Open-Source-Großsprachmodellen, die für Dialogaufgaben entwickelt wurden, mit Versionen von 6 Milliarden bis 130 Milliarden Parametern. Entwickelt von Zhipu AI und der Knowledge Engineering Group (KEG) der Tsinghua Universität, werden die ChatGLM-Modelle auf riesigen chinesischen und englischen Korpora trainiert, optimiert für Frage-Antwort- und konversationelle Interaktionen. Die Serie umfasst ChatGLM-6B, ChatGLM2-6B und das neueste ChatGLM3-6B, die jeweils ihren Vorgängern mit verbesserter Leistung, längerem Kontextverständnis und effizienteren Inferenzfähigkeiten überlegen sind.

Hauptfunktionen von ChatGLM

ChatGLM ist ein quelloffenes, zweisprachiges (Chinesisch und Englisch) Dialogmodell, das auf dem General Language Model (GLM)-Framework basiert. Es verwendet Technologien ähnlich wie ChatGPT und ist für chinesische Q&A und Dialog optimiert. Das Modell wurde auf etwa 1T Tokens aus chinesischen und englischen Korpora trainiert und integriert überwachtes Feinabstimmung, Feedback-Bootstrapping und Verstärkungslernen mit menschlichem Feedback. Das Modell ist in verschiedenen Größen erhältlich, wobei ChatGLM-6B eine kleinere, zugänglichere Version ist, die lokal auf Hardware für Privatanwender eingesetzt werden kann.
Zweisprachige Unterstützung: Optimiert für die Verarbeitung sowohl der chinesischen als auch der englischen Sprache, was es vielseitig für mehrsprachige Anwendungen macht.
Geringe Einsatzschwelle: Kann lokal auf Grafikkarten für Privatanwender eingesetzt werden, wobei INT4-Quantisierung nur 6GB GPU-Speicher benötigt.
Umfassende Modellreihe: Bietet verschiedene Modellgrößen und Spezialisierungen, einschließlich Basismodellen, Dialogmodellen und Langtextmodellen wie ChatGLM3-6B-32K.
Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Nutzt überwachtes Feinabstimmung, Feedback-Bootstrapping und Verstärkungslernen mit menschlichem Feedback zur Leistungsverbesserung.
Open Source: Vollständig offen für akademische Forschung und kostenlos für kommerzielle Nutzung nach Registrierung, fördert gemeinschaftsgesteuertes Entwickeln.

Anwendungsfälle von ChatGLM

Natural Language Processing: Kann für verschiedene NLP-Aufgaben wie Texterzeugung, Zusammenfassung und Frage-Antwort in Chinesisch und Englisch verwendet werden.
Chatbots und virtuelle Assistenten: Ideal zur Erstellung von konversationsfähigen KI-Systemen, die in mehrstufigen Dialogen engagiert sein können.
Inhaltserstellung: Unterstützt bei der Erzeugung kreativer Inhalte, Artikel und anderer schriftlicher Materialien in Chinesisch und Englisch.
Code-Generierung und Unterstützung: Mit Modellen wie CodeGeeX kann es bei Programmieraufgaben und der Code-Generierung helfen.
Bildungswerkzeuge: Kann verwendet werden, um interaktive Lernerfahrungen zu schaffen und Studentenfragen in mehreren Sprachen zu beantworten.

Vorteile

Zweisprachige Fähigkeiten machen es vielseitig für chinesische und englische Anwendungen
Geringe Hardwareanforderungen ermöglichen breite Verfügbarkeit und lokale Bereitstellung
Quelloffene Natur fördert Beiträge und Verbesserungen aus der Community

Nachteile

Kleinere Modellgröße kann im Vergleich zu größeren Sprachmodellen die Leistung einschränken
Potenzial zur Generierung ungenauer oder verzerrter Informationen, wie bei allen KI-Modellen
Erfordert sorgfältige Anwendung und Überwachung, um Missbrauch oder unbeabsichtigte Folgen zu verhindern

Wie man ChatGLM verwendet

Erforderliche Pakete installieren: Installieren Sie die notwendigen Python-Pakete, indem Sie ausführen: pip install protobuf transformers==4.30.2 cpm_kernels torch>=2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate
Modell und Tokenizer importieren: Verwenden Sie den folgenden Code, um ChatGLM zu importieren: 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()
Eine Antwort generieren: Generieren Sie eine Antwort, indem Sie die chat-Methode aufrufen: response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[]) print(response)
Das Gespräch fortsetzen: Um das Gespräch fortzusetzen, übergeben Sie den Verlauf an nachfolgende Aufrufe: response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history) print(response)
Die Weboberfläche verwenden: Für ein benutzerfreundlicheres Erlebnis besuchen Sie https://chatglm.cn, um die Weboberfläche des größeren ChatGLM-Modells zu nutzen
Mobile App herunterladen: Scannen Sie den QR-Code auf der ChatGLM-Website, um die mobile App für iOS oder Android herunterzuladen

ChatGLM FAQs

ChatGLM ist ein offenes bilinguales Sprachmodell, das auf dem General Language Model (GLM)-Framework basiert. Es wird sowohl auf chinesischen als auch auf englischen Daten trainiert und für Frage-Antwort- und Dialogaufgaben optimiert.

Offizielle Beiträge

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Analyse der ChatGLM Website

ChatGLM Traffic & Rankings
3.6M
Monatliche Besuche
#22191
Globaler Rang
#506
Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Jun 2024-Oct 2024
ChatGLM Nutzereinblicke
00:02:20
Durchschn. Besuchsdauer
2.41
Seiten pro Besuch
52.47%
Nutzer-Absprungrate
Top-Regionen von ChatGLM

  1. CN: 89.97%

  2. US: 3.84%

  3. HK: 2.14%

  4. TW: 1.24%

  5. KR: 0.52%

  6. Others: 2.28%

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