一、前言  GLM-4是智谱AI团队于2024年1月16日发布的基座大模型，旨在自动理解和规划用户的复杂指令，并能调用网页浏览器。其功能包括数据分析、图表创建、PPT生成等，支持128K的上下文窗口，使其在长文本处理和精度召回方面表现优异，且在中文对齐能力上超过GPT-4。与之前的GLM系列

GLM-4v-9B源码解析（五）license:otherlicense_name:glm-4license_link:https://huggingface.co/THUDM/glm-4v-9b/blob/main/LICENSElanguage:zhentags:glmchatglmthudminference:falseGLM-4V-9B源码解析ReadthisinEnglish2024/08/12,本仓库代码已更新并使

GLM-4v-9B源码解析（四）GLM-4-9BChatdialoguemodelfine-tuningInthisdemo,youwillexperiencehowtofine-tunetheGLM-4-9B-Chatopensourcemodel(visualunderstandingmodelisnotsupported).Pleasestrictlyfollowthestepsinthedocumenttoavoidunne

GLM-4v-9B源码解析（三）.\chatglm4-finetune\composite_demo\src\tools\browser.py#简单的浏览器工具说明"""Simplebrowsertool.#UsagePleasestartthebackendbrowserserveraccordingtotheinstructionsintheREADME."""#导入用于格式

GLM-4v-9B源码解析（二）.\chatglm4-finetune\basic_demo\trans_web_demo.py#该脚本使用Gradio创建GLM-4-9B模型的交互式网络演示"""ThisscriptcreatesaninteractivewebdemofortheGLM-4-9BmodelusingGradio,aPythonlibraryforbuildingquickandeasyUI

前段时间在昇思训练营发现一个好东西，就是昇思AI实验室：昇思大模型平台在官方提供的jupyterAI编程实践样例中，发现了这个项目：ChatGLM4-9B实践样例GLM-4-9B是智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，

引子前阵子，阿里Qwen2-VL刚刚闪亮登场，感兴趣的小伙伴可以移步https://blog.csdn.net/zzq1989_/article/details/142332651?spm=1001.2014.3001.5501。这第一的宝座还没坐多久，自家兄弟Ovis1.6版本就来了，20240919阿里国际AI团队开源多模态大模型Ovis1.6。在多模态权威综合评测基准Op

MiniCPMhttps://github.com/OpenBMB/MiniCPM面壁智能推出的大模型，在如下方面支持能出众。推理长文本RAG都是常见的能力。其中指令遵从(IF=instructionfollow)和工具调用(FC=functioncall)，威力强大，可以用作很多语音控制场景。 MiniCPM3.0MiniCPM3.0是一

Yi-Coder系列模型专为编码任务而生，提供1.5B和9B两种参数。其中，Yi-Coder-9B的表现优于其他10B参数以下的模型，如CodeQwen1.57B和CodeGeex49B，甚至能够与DeepSeek-Coder33B相媲美，并具有以下特点：▪ 小参数，强性能：尽管Yi-Coder的参数量相对较小，但它在各种任务，包括基础编程、代

人工智能的浪潮中，魔乐社区以其丰富的资源和开放的环境，逐渐成为了开发者们的新宠。今天，让我们一起走进魔乐社区，通过GLM-4V-9B模型微调的最佳实践，体验这个平台的独特魅力。多模态的新星:GLM-4V-9BGLM-4V-9B是智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源多模态版本。。它不仅

第一篇介绍了如何配置最基本的环境并下载了GLM-4-9B-Chat到本地，接下来我们试着将GLM-4-9B-Chat接入LangChain。LangChain 是一个基于大型语言模型（LLM）开发应用程序的框架。LangChain简化了LLM应用程序生命周期的每个阶段：开发：使用LangChain的开源构建模块和组件构建应用程序

本项目基于DataWhaleChina的self-llm教程与llm-universe及Langchain官方文档等资料开发，旨在实现全部本地化的RAG应用。本项目使用AutoDL的云服务器进行开发。在 AutoDL 平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择 PyTorch-->2.1.0-->3.10(ubuntu22.04)-->12.

近期，科技巨头谷歌终于发布了1个月前在I/O开发者大会上预告过的Gemma2大模型。据谷歌介绍，与第1代Gemma模型相比，新模型拥有更优的性能，推理效率也更高。我当然是，“无所谓，我会出手.jpg”，给大家带来Gemma-2-9B中文特殊优化版整合包，一起来看看这个新模型有哪些亮点吧！（AI慧绘画超神

一、确认本机显卡配置二、下载大模型国内可以从魔搭社区下载，下载地址：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/glm-4-9b-chat/files  三、运行官方代码 importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizerdevice="cuda"tokenizer=Aut

在人工智能领域，开源项目总是能够激发社区的创新活力。今天，我们要分享一个令人震撼的消息：智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本——GLM-4-9B，现已全面开源！GLM-4-9B不仅仅是一个模型，它是智谱AI对深度学习和自然语言处理能力的一次全新探索。在语义理

引子最近在关注多模态大模型，之前4月份的时候关注过CogVLM（https://blog.csdn.net/zzq1989_/article/details/138337071?spm=1001.2014.3001.5501）。模型整体表现还不错，不过不支持中文。智谱AI刚刚开源了GLM-4大模型，套餐里面包含了GLM-4V-9B大模型，模型基于GLM-4-9B的多模态模型GL

GLM-4是智谱AI在2024年推出的新一代基座大语言模型，该模型在整体性能上相比上一代有显著提升，接近GPT-4的水平。GLM-4具有多项先进特性，包括更强的多模态处理能力、支持更长上下文输入（最长可达128k）等，展示了国产大模型在技术和创新应用方面的最新进展。微调（Fine-tuning）是自然语言

概述Github官方地址：GLM-4网上已经有很多关于微调的文章，介绍各种方式下的使用，这里不会赘述。我个人比较关心的是微调时的loss计算逻辑，这点在很多的文章都不会有相关的描述，因为大多数人都是关心如何使用之类的应用层，而不是其具体的底层逻辑，当然咱也说不清太底层的计算。可了解其

GLM-4-9B是清华大学和智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，GLM-4-9B及其人类偏好对齐的版本GLM-4-9B-Chat均表现出较高的性能，其通用能力评测结果甚至超越了Llama-3-8B开源大模型，多模态版本也与GPT-4版本齐

​​​​​​​目录一、引言二、模型简介2.1GLM4-9B 模型概述2.2GLM4-9B 模型架构三、模型推理3.1GLM4-9B-Chat语言模型3.1.1 model.generate 3.1.2 model.chat3.2GLM-4V-9B多模态模型3.2.1多模态模型概述3.2.2 多模态模型实践四、总结 一、引言

GLM-4-9B是智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，GLM-4-9B及其人类偏好对齐的版本GLM-4-9B-Chat均表现出较高的性能。除了能进行多轮对话，GLM-4-9B-Chat还具备网页浏览、代码执行、自定义

简介GLM-4-9B是智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，GLM-4-9B表现出超越Llama-3-8B的卓越性能。除了能进行多轮对话，GLM-4-9B-Chat还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用（FunctionCa

  开发者朋友们大家好： 这里是「RTE开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE（RealTimeEngagement）领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑的个人观点

如何创建vue项目，创建的方式：https://blog.csdn.net/weixin_73184582/article/details/130241224?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E5%88%9B%E5%BB%BA%E4%B8%80%E4%B8%AAvue%E9%A1%B9%E7%9B%AE&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-bl

https://files.cnblogs.com/files/blogs/803747/%E8%BD%AF%E5%B7%A5%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E6%AC%A1%E4%BD%9C%E4%B8%9A.zip?t=1700222421&download=true