glm-4-9b-chat

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-Chat 模型进行了评测,并得到了如下的结果:

长文本

在 1M 的上下文长度下进行大海捞针实验，结果如下：

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

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 进行了测试，测试结果及数据集对应选取语言如下表

工具调用能力

我们在 Berkeley Function Calling Leaderboard上进行了测试并得到了以下结果：

本仓库是 GLM-4-9B-Chat 的模型仓库，支持128K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",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

# GLM-4-9B-Chat-1M
# max_model_len, tp_size = 1048576, 4

# GLM-4-9B-Chat
from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams

# 如果遇见 OOM 现象，建议减少max_model_len，或者增加tp_size
max_model_len, tp_size = 131072, 1
model_name = "THUDM/glm-4-9b-chat"
prompt = [{"role": "user", "content": "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,
    # GLM-4-9B-Chat-1M 如果遇见 OOM 现象，建议开启下述参数
    # 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.apply_chat_template(prompt, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = llm.generate(prompts=inputs, sampling_params=sampling_params)

print(outputs[0].outputs[0].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}
}