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GLM-4 de Zhipu AI : Le Nouveau Champion Open-Source à 9B Paramètres
Découvrez GLM-4, le modèle open-source de Zhipu AI qui rivalise avec Llama 3 8B grâce à son contexte 128K, ses capacités multilingues et ses performances exceptionnelles.
5 juin 2024
Model ReleaseGLM-4
Introduction : Une Étape Majeure pour l'IA Ouverte
Le lancement de GLM-4 par Zhipu AI le 5 juin 2024 marque un tournant significatif dans l'écosystème des modèles de langage ouverts. Ce modèle à 9 milliards de paramètres se distingue par sa capacité à rivaliser directement avec les géants fermés comme Llama 3 8B, tout en offrant des fonctionnalités avancées souvent réservées aux versions payantes. Pour les développeurs cherchant à intégrer une IA performante sans contraintes de licence, GLM-4 représente une opportunité stratégique majeure.
Zhipu AI, leader chinois de l'intelligence artificielle, continue de repousser les limites de l'open source avec cette série GLM. La disponibilité de ce modèle en version open-source permet une adoption rapide dans des environnements de production variés. Contrairement à d'autres modèles qui restent propriétaires, GLM-4 offre une transparence totale sur son architecture, facilitant ainsi la recherche et l'optimisation pour des cas d'usage spécifiques.
- Date de sortie : 5 juin 2024
- Licence : Open Source
- Fournisseur : Zhipu AI
- Catégorie : LLM Open-Source
Caractéristiques Clés et Architecture
L'architecture de GLM-4 repose sur des innovations techniques conçues pour maximiser l'efficacité computationnelle. Avec 9 milliards de paramètres, le modèle utilise une structure MoE (Mixture of Experts) qui active uniquement les experts nécessaires pour chaque tâche, réduisant ainsi la latence et la consommation énergétique. Cette approche permet d'atteindre des performances élevées sans sacrifier l'inférence rapide.
Le contexte de 128K tokens est l'un des points forts les plus impressionnants du modèle. Cela permet de traiter des documents entiers, des conversations longues ou des flux de données complexes en une seule passe. De plus, le support de 26 langues natives étend considérablement l'utilisabilité internationale, rendant GLM-4 un choix pertinent pour les applications multilingues.
- Paramètres : 9B (Mixture of Experts)
- Fenêtre de contexte : 128K tokens
- Langues supportées : 26
- Capacités multimodales : Texte et Code
Performance et Benchmarks
Sur les benchmarks standards, GLM-4 démontre une compétitivité directe avec les modèles fermés de même taille. Sur le test MMLU, il obtient un score de 82.4 %, surpassant plusieurs concurrents open-source. En matière de génération de code, HumanEval affiche une précision de 75.1 %, ce qui en fait un assistant de développement fiable pour les ingénieurs logiciels.