GLM-4-9B-Chat
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预训练模型 多语言支持 长文本处理 代码执行 自定义工具调用 AI智能编程 AI编程开发

GLM-4-9B-Chat

新一代多语言预训练模型,支持长文本和代码执行。

GLM-4-9B-Chat是智谱AI推出的新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本,具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言,并且推出了支持1M上下文长度的模型。

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  • 平替软件
    • GLM-4-9B-Chat简介概述

      GLM-4-9B-Chat是智谱AI推出的新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本,具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言,并且推出了支持1M上下文长度的模型。

      需求人群:

      "目标受众为需要进行自然语言处理、机器学习和人工智能研究的开发者和研究人员。该产品适合他们因为它提供了强大的语言理解和生成能力,以及多语言和代码执行的支持,有助于进行复杂的数据分析和模型训练。"

      使用场景示例:

      用于开发多语言聊天机器人,提供跨语言的交流服务。

      集成到编程辅助工具中,帮助开发者理解和生成代码。

      作为数据科学家的助手,进行复杂的数据分析和推理。

      产品特色:

      多轮对话能力,支持与用户进行连续的交流。

      网页浏览功能,能够获取和理解网页内容。

      代码执行功能,能够运行简单的代码片段。

      自定义工具调用,可以接入外部工具以扩展功能。

      长文本推理,支持最大128K上下文长度。

      多语言支持,覆盖26种不同的语言。

      在Berkeley Function Calling Leaderboard上表现出色,工具调用能力强。

      使用教程:

      步骤1: 访问GLM-4-9B-Chat模型页面并下载模型。

      步骤2: 使用transformers库加载模型和分词器。

      步骤3: 准备输入数据,并使用分词器进行分词。

      步骤4: 将分词后的输入数据转换为模型可接受的格式。

      步骤5: 设置生成参数,如最大长度、采样策略等。

      步骤6: 使用模型生成输出,获取所需的结果。

      步骤7: 对生成的文本进行解码和后处理,以满足具体应用需求。

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