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智谱基座大模型glm4：揭秘未来AI巨头的核心力量

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智谱AI，作为国内领先的AI技术公司，近年来在人工智能领域取得了显著的成就。其核心产品——智谱基座大模型GLM-4，不仅代表了智谱AI的技术实力，更成为了未来AI巨头的重要力量。本文将深入解析GLM-4的技术特点、应用场景以及其对未来AI发展的影响。

一、GLM-4概述

1. 基本信息

  • 发布机构：智谱AI
  • 开源协议：Apache 2.0
  • 发布时间：2024年6月5日
  • 开源版本：GLM-4系列
  • 支持语言：26种语言

2. 模型系列

  • GLM-4：基础版本（8K上下文）
  • GLM-4-Chat：对话版本（128K上下文）
  • GLM-4-Chat-1M：超长上下文版本（1M上下文）
  • GLM-4V-9B-Chat：多模态版本（8K上下文）

二、技术特点

1. 核心优势

  • 超长上下文：基础版本支持8K，Chat版本支持128K，特制版本支持1M，极大地提升了模型的推理性能和上下文处理能力。
  • 多语言能力：支持26种语言，中英文表现优异，跨语言理解能力强。
  • All Tools能力：具备代码执行、网页浏览、画图、文件操作、数据库查询、API调用等多功能。

2. 多模态特性

  • 图像处理能力：支持1120x1120分辨率输入，采用降采样减少token开销，无额外视觉专家模块，直接混合文本和图片训练。

三、部署要求

1. 硬件需求

  • 模型版本：Base-9B、Chat-9B、Chat-1M、V-9B
  • 最小显存（FP16）：18GB、20GB、24GB、24GB
  • 推荐显存：24GB、24GB、32GB、32GB
  • 适用显卡：3090/4090、A5000/4090、A5000/4090、A5000/4090

2. 软件环境

  • 基础环境要求：Python > 3.8、CUDA > 11.7、PyTorch > 2.0.0
  • 安装依赖：pip install modelscope、pip install transformers、pip install torch

四、部署方案

1. ModelScope部署

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from modelscope import snapshotdownload

modeldir = snapshotdownload('ZhipuAI/glm4-9b')
model = AutoModelForCausalLM.frompretrained(modeldir)

五、应用场景

智谱基座大模型GLM-4在多个领域具有广泛的应用场景，如：

  • 自然语言处理：文本生成、机器翻译、问答系统等。
  • 计算机视觉：图像识别、图像生成、视频分析等。
  • 多模态：文本与图像的融合处理。

六、总结

智谱基座大模型GLM-4作为智谱AI的核心力量，展现了其在AI领域的强大实力。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，GLM-4有望在未来AI领域发挥更加重要的作用。

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