ChatGLM est une série de grands modèles de langage open-source bilingues (chinois-anglais) développée par Zhipu AI et Tsinghua KEG, caractérisée par des capacités de dialogue fluides et des seuils de déploiement faibles.
Visiter le site web
https://chatglm.cn/
Informations sur le produit
Mis à jour :09/09/2024
Qu'est-ce que ChatGLM
ChatGLM est une famille de grands modèles de langage open-source conçus pour les tâches de dialogue, avec des versions allant de 6 milliards à 130 milliards de paramètres. Développés conjointement par Zhipu AI et le groupe de recherche en ingénierie des connaissances (KEG) de l'Université Tsinghua, les modèles ChatGLM sont entraînés sur d'énormes corpus chinois et anglais, optimisés pour le question-réponse et les interactions conversationnelles. La série comprend ChatGLM-6B, ChatGLM2-6B, et le dernier ChatGLM3-6B, chacun améliorant son prédécesseur avec des performances accrues, une compréhension de contextes plus longs et des capacités d'inférence plus efficaces.
Principales fonctionnalités de ChatGLM
ChatGLM est un modèle de langage de dialogue bilingue (chinois et anglais) open-source basé sur le cadre de modèle de langage général (GLM). Il utilise une technologie similaire à ChatGPT, optimisée pour les questions-réponses et les dialogues en chinois. Entraîné sur environ 1T de tokens de corpus chinois et anglais, il intègre un ajustement fin supervisé, un bootstrapping de rétroaction et un apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine. Le modèle est disponible en différentes tailles, ChatGLM-6B étant une version plus petite et accessible qui peut être déployée localement sur du matériel grand public.
Support Bilingue: Optimisé pour le traitement du langage chinois et anglais, ce qui le rend polyvalent pour les applications multilingues.
Faible Seuil de Déploiement: Peut être déployé localement sur des cartes graphiques grand public, avec une quantification INT4 nécessitant seulement 6 Go de mémoire GPU.
Série de Modèles Complets: Offre diverses tailles de modèles et spécialisations, y compris des modèles de base, des modèles de dialogue et des modèles de texte long comme ChatGLM3-6B-32K.
Techniques d'Entraînement Avancées: Utilise un ajustement fin supervisé, un bootstrapping de rétroaction et un apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine pour améliorer les performances.
Open Source: Entièrement ouvert pour la recherche académique et gratuit pour une utilisation commerciale après inscription, favorisant un développement piloté par la communauté.
Cas d'utilisation de ChatGLM
Traitement du Langage Naturel: Peut être utilisé pour diverses tâches de TAL comme la génération de texte, la synthèse et les questions-réponses en chinois et en anglais.
Chatbots et Assistants Virtuels: Idéal pour créer des systèmes d'IA conversationnels capables de mener des dialogues à plusieurs tours.
Création de Contenu: Assiste dans la génération de contenu créatif, d'articles et d'autres matériaux écrits en chinois et en anglais.
Génération et Assistance de Code: Avec des modèles comme CodeGeeX, il peut aider dans les tâches de programmation et la génération de code.
Outils Éducatifs: Peut être utilisé pour créer des expériences d'apprentissage interactives et répondre aux questions des étudiants en plusieurs langues.
Avantages
Les capacités bilingues le rendent polyvalent pour les applications chinoises et anglaises
Faibles exigences matérielles permettent une accessibilité généralisée et un déploiement local
Nature open-source encourage les contributions de la communauté et les améliorations
Inconvénients
La taille plus petite du modèle peut limiter les performances par rapport aux modèles de langage plus grands
Potentiel de génération d'informations inexactes ou biaisées, comme pour tous les modèles d'IA
Nécessite une utilisation et une surveillance prudentes pour prévenir les mauvaises utilisations ou les conséquences inattendues
Comment utiliser ChatGLM
Installer les paquets requis: Installez les paquets Python nécessaires en exécutant : pip install protobuf transformers==4.30.2 cpm_kernels torch>=2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate
Importer le modèle et le tokenizer: Utilisez le code suivant pour importer 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()
Générer une réponse: Générez une réponse en appelant la méthode chat :
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
Continuer la conversation: Pour continuer la conversation, passez l'historique aux appels suivants :
response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
print(response)
Utiliser l'interface web: Pour une expérience plus conviviale, visitez https://chatglm.cn pour utiliser l'interface web du modèle ChatGLM plus grand
Télécharger l'application mobile: Scannez le code QR sur le site web ChatGLM pour télécharger l'application mobile pour iOS ou Android
FAQ de ChatGLM
ChatGLM est un modèle de langage bilingue ouvert basé sur le cadre du Modèle de Langage Général (GLM). Il est entraîné sur des données chinoises et anglaises et optimisé pour les tâches de question-réponse et de dialogue.
Publications officielles
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Analyses du site web de ChatGLM
Trafic et classements de ChatGLM
3.4M
Visites mensuelles
#24795
Classement mondial
#548
Classement par catégorie
Tendances du trafic : Jun 2024-Aug 2024
Aperçu des utilisateurs de ChatGLM
00:02:17
Durée moyenne de visite
2.17
Pages par visite
54.04%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de ChatGLM
CN: 87.22%
US: 6.32%
HK: 1.93%
TW: 1.47%
KR: 0.81%
Others: 2.25%
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