ChatGLM
ChatGLM è una serie di modelli linguistici grandi open-source bilingue (cinese-inglese) sviluppati da Zhipu AI e Tsinghua KEG, caratterizzati da capacità di dialogo fluide e bassi livelli di distribuzione.
https://chatglm.cn/?utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Feb 16, 2025
Tendenze del traffico mensile di ChatGLM
ChatGLM ha registrato un calo del 9,2% nel traffico, con 3,3M di visite a gennaio 2025. La mancanza di aggiornamenti o notizie specifiche relative a ChatGLM, insieme all'alta visibilità degli aggiornamenti e dei disservizi di ChatGPT, potrebbe aver contribuito al calo dell'interesse degli utenti.
Cos'è ChatGLM
ChatGLM è una famiglia di modelli linguistici grandi open-source progettati per compiti di dialogo, con versioni che vanno da 6 miliardi a 130 miliardi di parametri. Sviluppati in collaborazione da Zhipu AI e dal Gruppo di Ingegneria del Sapere dell'Università Tsinghua (KEG), i modelli ChatGLM sono addestrati su corpora cinesi e inglesi massicci, ottimizzati per domande e risposte e interazioni conversazionali. La serie include ChatGLM-6B, ChatGLM2-6B e il più recente ChatGLM3-6B, ciascuno migliorato rispetto al predecessore con prestazioni avanzate, comprensione di contesti più lunghi e capacità di inferenza più efficienti.
Caratteristiche principali di ChatGLM
ChatGLM è un modello di linguaggio di dialogo bilingue (cinese e inglese) open-source basato sul framework General Language Model (GLM). Utilizza tecnologie simili a ChatGPT, ottimizzate per domande e risposte e dialoghi in cinese. Addestrato su circa 1T token di corpus cinesi e inglesi, incorpora tuning fine supervisionato, bootstrapping con feedback e apprendimento per rinforzo con feedback umano. Il modello è disponibile in varie dimensioni, con ChatGLM-6B che è una versione più piccola e accessibile che può essere distribuita localmente su hardware di consumo.
Supporto Bilingue: Ottimizzato per l'elaborazione del linguaggio sia in cinese che in inglese, rendendolo versatile per applicazioni multilingue.
Basso Soglia di Distribuzione: Può essere distribuito localmente su schede grafiche di consumo, con quantizzazione INT4 che richiede solo 6GB di memoria GPU.
Serie di Modelli Complessiva: Offre varie dimensioni e specializzazioni dei modelli, inclusi modelli base, modelli di dialogo e modelli di testo lungo come ChatGLM3-6B-32K.
Tecniche di Addestramento Avanzate: Utilizza tuning fine supervisionato, bootstrapping con feedback e apprendimento per rinforzo con feedback umano per migliorare le prestazioni.
Open Source: Completamente aperto per ricerca accademica e gratuito per uso commerciale dopo registrazione, promuovendo lo sviluppo guidato dalla comunità.
Casi d'uso di ChatGLM
Elaborazione del Linguaggio Naturale: Può essere utilizzato per vari compiti NLP come generazione di testo, sommario e domande e risposte in entrambe le lingue cinese e inglese.
Chatbot e Assistenti Virtuali: Ideale per creare sistemi AI conversazionali capaci di impegnarsi in dialoghi multi-turno.
Creazione di Contenuti: Aiuta nella generazione di contenuti creativi, articoli e altri materiali scritti in entrambe le lingue cinese e inglese.
Generazione e Assistenza di Codice: Con modelli come CodeGeeX, può aiutare in compiti di programmazione e generazione di codice.
Strumenti Educativi: Può essere utilizzato per creare esperienze di apprendimento interattive e rispondere a domande degli studenti in più lingue.
Vantaggi
Capacità bilingue lo rendono versatile per applicazioni in cinese e inglese
Requisiti hardware bassi permettono un'ampia accessibilità e distribuzione locale
Natura open-source incoraggia contributi e miglioramenti della comunità
Svantaggi
Dimensioni del modello più piccole possono limitare le prestazioni rispetto ai modelli di linguaggio più grandi
Potenziale per generare informazioni imprecise o distorte, come con tutti i modelli AI
Richiede un uso e un monitoraggio accurati per prevenire abusi o conseguenze indesiderate
Come usare ChatGLM
Installa i pacchetti richiesti: Installa i pacchetti Python necessari eseguendo: pip install protobuf transformers==4.30.2 cpm_kernels torch>=2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate
Importa il modello e il tokenizer: Usa il seguente codice per importare ChatGLM:
da 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()
Genera una risposta: Genera una risposta chiamando il metodo chat:
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
Continua la conversazione: Per continuare la conversazione, passa la cronologia alle chiamate successive:
response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
print(response)
Usa l'interfaccia web: Per un'esperienza più user-friendly, visita https://chatglm.cn per usare l'interfaccia web del modello ChatGLM più grande
Scarica l'app mobile: Scansiona il codice QR sul sito web di ChatGLM per scaricare l'app mobile per iOS o Android
FAQ di ChatGLM
ChatGLM è un modello linguistico bilingue aperto basato sul framework del Modello Linguistico Generale (GLM). È addestrato su dati sia in cinese che in inglese e ottimizzato per attività di domande e risposte e di dialogo.
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Analisi del Sito Web di ChatGLM
Traffico e Classifiche di ChatGLM
3.3M
Visite Mensili
#25745
Classifica Globale
#561
Classifica di Categoria
Tendenze del Traffico: Jun 2024-Jan 2025
Approfondimenti sugli Utenti di ChatGLM
00:02:17
Durata Media della Visita
2.16
Pagine per Visita
56%
Tasso di Rimbalzo degli Utenti
Principali Regioni di ChatGLM
CN: 90.42%
US: 3.61%
HK: 1.94%
TW: 1.4%
SG: 0.39%
Others: 2.23%
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