ChatGLM Anleitung

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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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Was ist ChatGLM
Funktionen von ChatGLM & Anwendungsfälle

Wie verwendet man ChatGLM

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.

ChatGLM Monatliche Traffic-Trends

ChatGLM verzeichnete einen leichten Rückgang von 0,0% im Datenverkehr, mit einer Reduktion von 401 Besuchen. Trotz des Mangels an direkten Produkt-Updates deuten die fortschrittlichen Fähigkeiten und das mehrsprachige Pre-Training mit 10 Billionen Tokens darauf hin, dass es weiterhin ein robustes KI-Produkt bleibt. Allerdings könnte das Fehlen aktueller Updates oder bemerkenswerter Marktaktivitäten eher auf eine Phase der Stabilität als auf aktives Wachstum hinweisen.

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