GLM-4-9B-Chat-1M

GLM-4-9B-Chat-1M是智譜AI 推出的新一代預訓練模型，屬於GLM-4 系列的開源版本。它在語義、數學、推理、代碼和知識等多方面的數據集測評中展現出較高的性能。該模型不僅支持多輪對話，還具備網頁瀏覽、代碼執行、自定義工具調用和長文本推理等高級功能。支持包括日語、韓語、德語在內的26種語言，並特別推出了支持1M上下文長度的模型版本，適合需要處理大量數據和多語言環境的開發者和研究人員使用。

需求人群：

"目標受眾主要是開發者、數據科學家和研究人員，他們需要處理複雜的數據集，進行多語言交互，或者需要模型具備高級的推理和執行能力。此模型能夠幫助他們提高工作效率，處理大規模數據，以及在多語言環境下進行有效的溝通和信息處理。"

使用場景示例：

開發者使用該模型進行多語言的聊天機器人開發。

數據科學家利用模型的長文本推理能力進行大規模數據分析。

研究人員通過模型的代碼執行功能進行算法驗證和測試。

產品特色：

多輪對話能力，能夠進行連貫的交互。

網頁瀏覽功能，可以獲取和理解網頁內容。

代碼執行能力，能夠運行和理解代碼。

自定義工具調用，可以接入和使用自定義工具或API。

長文本推理，支持最大128K上下文，適合處理大量數據。

多語言支持，包括日語、韓語、德語等26種語言。

1M上下文長度支持，約200萬中文字符，適合長文本處理。

使用教程：

步驟一：導入必要的庫，如torch和transformers。

步驟二：使用AutoTokenizer.from_pretrained()方法加載模型的tokenizer。

步驟三：準備輸入數據，使用tokenizer.apply_chat_template()方法格式化輸入。

步驟四：將輸入數據轉換為模型需要的格式，如使用to(device)方法將其轉換為PyTorch張量。

步驟五：加載模型，使用AutoModelForCausalLM.from_pretrained()方法。

步驟六：設置生成參數，如max_length和do_sample。

步驟七：調用model.generate()方法生成輸出。

步驟八：使用tokenizer.decode()方法將輸出解碼為可讀文本。