Edit model card

GLM-4-9B

Read this in English

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(Function Call)和长文本推理(支持最大 128K 上下文)等高级功能。本代模型增加了多语言支持,支持包括日语,韩语,德语在内的 26 种语言。我们还推出了支持 1M 上下文长度(约 200 万中文字符)的 GLM-4-9B-Chat-1M 模型和基于 GLM-4-9B 的多模态模型 GLM-4V-9B。GLM-4V-9B 具备 1120 * 1120 高分辨率下的中英双语多轮对话能力,在中英文综合能力、感知推理、文字识别、图表理解等多方面多模态评测中,GLM-4V-9B 表现出超越 GPT-4-turbo-2024-04-09、Gemini 1.0 Pro、Qwen-VL-Max 和 Claude 3 Opus 的卓越性能。

我们在一些典型任务上对 GLM-4-9B 基座模型进行了评测,结果如下:

Model MMLU C-Eval GPQA GSM8K MATH HumanEval
Llama-3-8B 66.6 51.2 - 45.8 - -
Llama-3-8B-Instruct 68.4 51.3 34.2 79.6 30.0 62.2
ChatGLM3-6B-Base 61.4 69.0 - 72.3 25.7 -
GLM-4-9B 74.7 77.1 34.3 84.0 30.4 70.1

本仓库是 GLM-4-9B 的基座版本,支持8K上下文长度。

协议

GLM-4 模型的权重的使用则需要遵循 LICENSE。

引用

如果你觉得我们的工作有帮助的话,请考虑引用下列论文。

@article{zeng2022glm,
  title={Glm-130b: An open bilingual pre-trained model},
  author={Zeng, Aohan and Liu, Xiao and Du, Zhengxiao and Wang, Zihan and Lai, Hanyu and Ding, Ming and Yang, Zhuoyi and Xu, Yifan and Zheng, Wendi and Xia, Xiao and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2210.02414},
  year={2022}
}
@inproceedings{du2022glm,
  title={GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling},
  author={Du, Zhengxiao and Qian, Yujie and Liu, Xiao and Ding, Ming and Qiu, Jiezhong and Yang, Zhilin and Tang, Jie},
  booktitle={Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)},
  pages={320--335},
  year={2022}
}
Downloads last month
3,389
Safetensors
Model size
9.4B params
Tensor type
BF16
·
Inference API (serverless) has been turned off for this model.

Spaces using THUDM/glm-4-9b 2

Collection including THUDM/glm-4-9b