ChatGLM Come Usare

WebsiteLarge Language Models (LLMs)AI Chatbot
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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Profilo di ChatGLM
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Cos'è ChatGLM
Caratteristiche di ChatGLM e Casi d'Uso

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.

Tendenze del traffico mensile di ChatGLM

ChatGLM ha registrato un leggero calo dello 0,0% nel traffico, con una riduzione di 401 visite. Nonostante la mancanza di aggiornamenti diretti del prodotto, le capacità avanzate del modello e il pre-addestramento multilingue su 10 trilioni di token suggeriscono che rimane un prodotto AI robusto. Tuttavia, l'assenza di aggiornamenti recenti o attività di mercato rilevanti potrebbe indicare un periodo di stabilità piuttosto che di crescita attiva.

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