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

ChatGLM3-6B简述ChatGLM3-6B是ChatGLM系列最新一代的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B引入了如下特性：更强大的基础模型：ChatGLM3-6B的基础模型ChatGLM3-6B-Base采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的

HuggingFace[1]HuggingFace是一个人工智能领域尤其是自然语言处理领域的开源平台，包含数据集、模型、文档、解决方案等内容的分享。由于LLM的参数量较大，往往将参数文件托管到该平台并使用transformers[3]库进行模型调用。模型下载由于项目要求模型本地运行，因而需要下载模

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

〔探索AI的无限可能，微信关注“AIGCmagic”公众号，让AIGC科技点亮生活〕本文作者：AIGCmagic社区  刘一手前言AI多模态大模型发展至今，每年都有非常优秀的工作产出，按照当前模型设计思路，多模态大模型的架构主要包括以下几个部分：模态编码器(ModalityEncoder,ME)：负责将不同

隐语第6课，开始介绍具体的机器学习算法以及使用隐语模型进行真实数据的建模实验。首先介绍广义线性模型，广义线性模型(GLM)是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。它的特点是不强行改变数据的自然度量，数据可以具有非线性和非

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是由智谱AI推出的新一代基座预处理大模型，具有与GPT-4相近的性能，尤其在中文能力上可以比肩GPT-4。它在多个方面进行了优化和提升，包括支持更长的上下文长度、更快的推理速度、降低推理成本，以及增强了智能体能力。GLM-4能够处理128k的上下文窗口长度，单次提示词可以处理的文

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

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

GLM-3-Turbo和PromptGLM-3-TurboSSE调用接口请求 接口请求参数必填model：string，所要调用的模型编码message：list，调用语言模型时，将当前对话信息列表作为提示输入给模型，按照{"role":"user","content":"你好"}的json数组形式进行传参；可能的消息类型包括System

SQL实践系列(2)：更多模型使用以及工业级案例NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理NL2SQL进阶系列(1)：DB-GPT-H

效果： 代码main.cpp:#include<iostream>#include<glad/glad.h>#include<glfw3.h>#include"Shader.h"#defineSTB_IMAGE_IMPLEMENTATION#include<stb_image.h>#include<glm/glm.hpp>#include<glm/gtc/matrix_transfo

效果： 代码main.cpp#include<iostream>#include<glad/glad.h>#include<glfw3.h>#include"Shader.h"#defineSTB_IMAGE_IMPLEMENTATION#include<stb_image.h>#include<glm/glm.hpp>#include<glm/gtc/matrix_transfo

部署一个自己的大模型，没事的时候玩两下，这可能是很多技术同学想做但又迟迟没下手的事情，没下手的原因很可能是成本太高，近万元的RTX3090显卡，想想都肉疼，又或者官方的部署说明过于简单，安装的时候总是遇到各种奇奇怪怪的问题，难以解决。本文就来分享下我的安装部署经验，包括本地和租用

文章目录环境代码CMakeLists.txtvertexShaderSource.vsmain.cpp总结环境系统：ubuntu20.04opengl版本：4.6glfw版本：3.3glad版本：4.6cmake版本：3.16.3gcc版本：10.3.0在<opengl学习日记11-opengl的transformtions变换示例>的基础上，进行修改，实现坐标系统变换效果。代码CM

部署一个自己的大模型，没事的时候玩两下，这可能是很多技术同学想做但又迟迟没下手的事情，没下手的原因很可能是成本太高，近万元的RTX3090显卡，想想都肉疼，又或者官方的部署说明过于简单，安装的时候总是遇到各种奇奇怪怪的问题，难以解决。本文就来分享下我的安装部署经验，包括本地和租用云

1简介访问zhipuai的GLM-4模型的API时,挂上梯子后访问失败,显示ConnectError:TLS/SSLconnectionhasbeenclosed(EOF)(_ssl.c:1131)报错信息如下{ "name":"ConnectError", "message":"TLS/SSLconnectionhasbeenclosed(EOF)(_ssl.c:1131)",

在OpenAIChatGPTAPI和GoogleGeminiAPI中我们可以看到函数调用的功能。这个功能是做什么用的？下面大概讲解。以GoogleGeminiAPI函数调用一节中的内容为例，该章节举了一个例子：大语言模型（LLMs）往往无法进行准确的数学运算。比如说，给Gemini两个数\(a\)和\(b\)，让它计

目录0.前言1.世界坐标系2.GLFW窗口坐标系与坐标系变换3.相机是什么东西4.相机的平面位移(上下左右)5.相机的聚焦点环绕(球形环绕ArcBallOrbit)5.1如何保持水平轴水平固定向上轴5.1.1上方观看跳变LOG5.2不固定向上轴导致水平轴发生旋转X.ref0.前言游戏或者三维

概述大模型有两个流程：预训练和推理。预训练是在某种神经网络模型架构上，导入大规模语料数据，通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等，输出权重，学习率，模型参数等超参数信息。推理是在预训练的成果上，应用超参数文件，基于预训练结果，根据用户的输入信息，推理预测其行为。G

概述GLM、ChatGLM的相关基础知识说明：GLM模型底层还是基于Transformer，因此其设计、优化都是围绕Transformer的各个组件的。从注意力层的掩码、位置编码等方面优化与设计。ChatGLM3/ChatGLM2的源码中，比如finetune、trainer等代码，其实是copy自HuggingFace，而且其使用流程与调用机