ChatGLM

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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.
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ChatGLM

Informazioni sul Prodotto

Aggiornato:Apr 16, 2025

Tendenze del traffico mensile di ChatGLM

ChatGLM ha registrato un calo del 6,8% del traffico, risultando in 224K visite in meno. La mancanza di aggiornamenti significativi del prodotto a febbraio 2025, insieme alle prestazioni elevate e ai recenti aggiornamenti dei concorrenti come ChatGPT, potrebbe aver contribuito a questo calo.

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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.

Post Ufficiali

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Analisi del Sito Web di ChatGLM

Traffico e Classifiche di ChatGLM
2.4M
Visite Mensili
#30567
Classifica Globale
#687
Classifica di Categoria
Tendenze del Traffico: Jun 2024-Mar 2025
Approfondimenti sugli Utenti di ChatGLM
00:02:37
Durata Media della Visita
2.47
Pagine per Visita
53.23%
Tasso di Rimbalzo degli Utenti
Principali Regioni di ChatGLM

  1. CN: 87.95%

  2. US: 4.18%

  3. TW: 2.51%

  4. HK: 2.42%

  5. SG: 0.71%

  6. Others: 2.24%

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