ChatGLM
ChatGLM es una serie de modelos de lenguaje grandes de código abierto bilingüe (chino-inglés) desarrollada por Zhipu AI y Tsinghua KEG, que cuenta con capacidades de diálogo fluidas y bajos umbrales de implementación.
https://chatglm.cn/?utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:12/11/2024
Qué es ChatGLM
ChatGLM es una familia de modelos de lenguaje grandes de código abierto diseñados para tareas de diálogo, con versiones que van desde 6 mil millones hasta 130 mil millones de parámetros. Desarrollado conjuntamente por Zhipu AI y el Grupo de Ingeniería del Conocimiento (KEG) de la Universidad de Tsinghua, los modelos ChatGLM se entrenan en enormes corpus de chino e inglés, optimizados para preguntas y respuestas y interacciones conversacionales. La serie incluye ChatGLM-6B, ChatGLM2-6B y el más reciente ChatGLM3-6B, cada uno mejorando sobre su predecesor con un rendimiento mejorado, comprensión de contexto más larga y capacidades de inferencia más eficientes.
Características Principales de ChatGLM
ChatGLM es un modelo de lenguaje de diálogo bilingüe (chino y inglés) de código abierto basado en el marco de Modelo de Lenguaje General (GLM). Utiliza tecnología similar a ChatGPT, optimizada para preguntas y respuestas y diálogos en chino. Entrenado en aproximadamente 1T de tokens de corpus en chino e inglés, incorpora ajuste fino supervisado, arranque de retroalimentación y aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana. El modelo viene en varios tamaños, siendo ChatGLM-6B una versión más pequeña y accesible que puede implementarse localmente en hardware de consumo.
Soporte Bilingüe: Optimizado para el procesamiento del lenguaje chino e inglés, lo que lo hace versátil para aplicaciones multilingües.
Bajo Umbral de Implementación: Puede implementarse localmente en tarjetas gráficas de consumo, con cuantificación INT4 que requiere solo 6GB de memoria de GPU.
Serie de Modelos Integrales: Ofrece varios tamaños y especializaciones de modelos, incluidos modelos base, modelos de diálogo y modelos de texto largo como ChatGLM3-6B-32K.
Técnicas de Entrenamiento Avanzadas: Utiliza ajuste fino supervisado, arranque de retroalimentación y aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana para mejorar el rendimiento.
Fuente Abierta: Totalmente abierto para investigación académica y gratuito para uso comercial después de registrarse, promoviendo el desarrollo impulsado por la comunidad.
Casos de Uso de ChatGLM
Procesamiento de Lenguaje Natural: Puede utilizarse para diversas tareas de NLP como generación de texto, resumen y preguntas y respuestas en chino e inglés.
Chatbots y Asistentes Virtuales: Ideal para crear sistemas de IA conversacionales capaces de participar en diálogos de múltiples turnos.
Creación de Contenido: Ayuda en la generación de contenido creativo, artículos y otros materiales escritos en chino e inglés.
Generación y Asistencia de Código: Con modelos como CodeGeeX, puede ayudar en tareas de programación y generación de código.
Herramientas Educativas: Puede utilizarse para crear experiencias de aprendizaje interactivas y responder consultas de estudiantes en varios idiomas.
Ventajas
Capacidades bilingües lo hacen versátil para aplicaciones en chino e inglés
Requisitos de hardware bajos permiten una accesibilidad generalizada e implementación local
Naturaleza de código abierto fomenta contribuciones y mejoras de la comunidad
Desventajas
El tamaño de modelo más pequeño puede limitar el rendimiento en comparación con modelos de lenguaje más grandes
Potencial para generar información inexacta o sesgada, como con todos los modelos de IA
Requiere un uso y monitoreo cuidadosos para prevenir mal uso o consecuencias no intencionadas
Cómo Usar ChatGLM
Instalar paquetes requeridos: Instale los paquetes de Python necesarios ejecutando: pip install protobuf transformers==4.30.2 cpm_kernels torch>=2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate
Importar el modelo y el tokenizador: Use el siguiente código para importar 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()
Generar una respuesta: Genere una respuesta llamando al método chat:
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
Continuar la conversación: Para continuar la conversación, pase el historial a las llamadas posteriores:
response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
print(response)
Usar la interfaz web: Para una experiencia más amigable, visite https://chatglm.cn para usar la interfaz web del modelo ChatGLM más grande
Descargar la aplicación móvil: Escanee el código QR en el sitio web de ChatGLM para descargar la aplicación móvil para iOS o Android
Preguntas Frecuentes de ChatGLM
ChatGLM es un modelo de lenguaje bilingüe abierto basado en el marco de Modelo de Lenguaje General (GLM). Está entrenado con datos tanto en chino como en inglés y está optimizado para tareas de preguntas y respuestas y diálogos.
Publicaciones Oficiales
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Análisis del Sitio Web de ChatGLM
Tráfico y Clasificaciones de ChatGLM
3.6M
Visitas Mensuales
#22191
Clasificación Global
#506
Clasificación por Categoría
Tendencias de Tráfico: Jun 2024-Oct 2024
Información de Usuarios de ChatGLM
00:02:20
Duración Promedio de Visita
2.41
Páginas por Visita
52.47%
Tasa de Rebote de Usuarios
Principales Regiones de ChatGLM
CN: 89.97%
US: 3.84%
HK: 2.14%
TW: 1.24%
KR: 0.52%
Others: 2.28%
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