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glm-4-9b-chat-1m

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glm-4-9b-chat-1m / README.md
Ubuntu
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aa58d72
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metadata
license: other
license_name: glm-4
license_link: https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat-1m/blob/main/LICENSE
language:
  - zh
  - en
tags:
  - glm
  - chatglm
  - thudm
inference: false

glm-4-9b-chat

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）的模型。

评测结果

我们在一些经典任务上对 GLM-4-9B 模型进行了评测,并得到了如下的结果

典型任务

Model AlignBench-v2 MT-Bench IFEval MMLU C-Eval GSM8K MATH HumanEval NCB
Llama-3-8B-Instruct 5.12 8.00 68.58 68.4 51.3 79.6 30.0 62.2 24.7
ChatGLM3-6B 3.97 5.50 28.1 66.4 69.0 72.3 25.7 58.5 11.3
GLM-4-9B-Chat 6.61 8.35 69.0 72.4 75.6 79.6 50.6 71.8 32.2

长文本

在 1M 的上下文长度下进行大海捞针实验，结果如下：

needle

在 LongBench-Chat 上对长文本能力进行了进一步评测，结果如下:

leaderboard

多语言能力

在六个多语言数据集上对 GLM-4-9B-Chat 和 Llama-3-8B-Instruct 进行了 0-shot 测试。具体来说，M-MMLU测试了数据集提供的全部 34 种语言；FLORES测试了中英与另外 24 种语言（包括 ru, es, de, fr, it, pt, pl, ja, nl, ar, tr, cs, vi, fa, hu, el, ro, sv, uk, fi, ko, da, bg, no）之间的互译能力（中/英↔其他语言、中↔英）；MGSM测试了 11 种语言的数学能力（包括 zh, en, bn, de, es, fr, ja, ru, sw, te, th）；XWinograd测试了 6 种语言的指代消解能力（包括 zh, en, fr, jp, ru, pt）；XStoryCloze测试了 11 种语言的故事结局预测能力（包括 zh, en, ar, es, eu, hi, id, my, ru, sw, te）；XCOPA测试了 11 种语言的因果推理能力（包括 zh, et, ht, id, it, qu, sw, ta, th, tr, vi）。

Model M-MMLU FLORES MGSM XWinograd XStoryCloze XCOPA
学科知识 翻译 数学 指代消解 故事结局预测 因果推理
Llama-3-8B-Instruct 49.6 25.0 54.0 61.7 84.7 73.3
GLM-4-9B-Chat 56.6 28.8 65.3 73.1 90.7 80.1

工具调用能力

Model Overall Acc. AST Summary Exec Summary Relevance
Llama-3-8B-Instruct 58.88 59.25 70.01 45.83
GPT-4-turbo-0409 81.24 82.14 78.61 88.75
ChatGLM3-6B 57.88 62.18 69.78 5.42
GLM-4-9B-Chat 81.00 80.26 84.40 87.92

本仓库是 GLM-4-9B-Chat-1M 的模型仓库，支持1M上下文长度。

运行模型

使用 transformers 后端进行推理:

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm-4-9b-chat-1m",trust_remote_code=True)

query = "你好"

inputs = tokenizer.apply_chat_template([{"role": "user", "content": query}],
                                       add_generation_prompt=True,
                                       tokenize=True,
                                       return_tensors="pt",
                                       return_dict=True
                                       )

inputs = inputs.to(device)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "THUDM/glm-4-9b-chat",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    trust_remote_code=True
).to(device).eval()

gen_kwargs = {"max_length": 2500, "do_sample": True, "top_k": 1}
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
    outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
    print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

使用 VLLM后端进行推理:

from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams

max_model_len, tp_size = 1048576, 4
model_name = "THUDM/glm-4-9b-chat-1m"
prompt = '你好'

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
llm = LLM(
    model=model_name,
    tensor_parallel_size=tp_size,
    max_model_len=max_model_len,
    trust_remote_code=True,
    enforce_eager=True,
    enable_chunked_prefill=True,
    max_num_batched_tokens=8192
)
stop_token_ids = [151329, 151336, 151338]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.95, max_tokens=1024, stop_token_ids=stop_token_ids)

inputs = tokenizer.build_chat_input(prompt, history=None, role='user')['input_ids'].tolist()
outputs = llm.generate(prompt_token_ids=inputs, sampling_params=sampling_params)

generated_text = [output.outputs[0].text for output in outputs]
print(generated_text)

协议

GLM-4 模型的权重的使用则需要遵循 LICENSE。

Rhe use of the GLM-4 model weights needs to comply with the 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}
}