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GLM 4 9B Chat 1M
GLM 4 9B Chat 1M
目标受众主要是开发者、数据科学家和研究人员，他们需要处理复杂的数据集，进行多语言交互，或者需要模型具备高级的推理和执行能力。此模型能够帮助他们提高工作效率，处理大规模数据，以及在多语言环境下进行有效的沟通和信息处理。
AI模型AI语言模型#预训练模型#多轮对话#多语言支持#长文本处理优质新品开源
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产品介绍
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简介
GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 推出的新一代预训练模型，属于 GLM-4 系列的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中展现出较高的性能。该模型不仅支持多轮对话，还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言，并特别推出了支持1M上下文长度的模型版本，适合需要处理大量数据和多语言环境的开发者和研究人员使用。
截图
产品特色
多轮对话能力，能够进行连贯的交互。
网页浏览功能，可以获取和理解网页内容。
代码执行能力，能够运行和理解代码。
自定义工具调用，可以接入和使用自定义工具或API。
长文本推理，支持最大128K上下文，适合处理大量数据。
多语言支持，包括日语、韩语、德语等26种语言。
1M上下文长度支持，约200万中文字符，适合长文本处理。
使用教程
步骤一：导入必要的库，如torch和transformers。
步骤二：使用AutoTokenizer.from_pretrained()方法加载模型的tokenizer。
步骤三：准备输入数据，使用tokenizer.apply_chat_template()方法格式化输入。
步骤四：将输入数据转换为模型需要的格式，如使用to(device)方法将其转换为PyTorch张量。
步骤五：加载模型，使用AutoModelForCausalLM.from_pretrained()方法。
步骤六：设置生成参数，如max_length和do_sample。
步骤七：调用model.generate()方法生成输出。
步骤八：使用tokenizer.decode()方法将输出解码为可读文本。
流量来源
直接访问48.39%外链引荐35.85%邮件0.03%
自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.94%
中国
17.08%
印度
8.40%
俄罗斯
4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图
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