ChatGLM Howto

WebsiteLarge Language Models (LLMs)AI Chatbot
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.
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Profil de ChatGLM
Aperçu
Analyses
Publications officielles
Qu'est-ce que ChatGLM
Fonctionnalités de ChatGLM et cas d'utilisation

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.

Tendances du trafic mensuel de ChatGLM

ChatGLM a connu une baisse de 6,8% de son trafic, avec 3,1M de visites au cours du mois. L'absence de mises à jour récentes et la sortie de GPT-4.5 par OpenAI, qui inclut des fonctionnalités et des capacités améliorées, pourraient avoir contribué à la baisse de l'intérêt des utilisateurs.

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