Model Releases
GLM-4 от Zhipu AI: Новый стандарт открытых моделей 9B
Обзор новой модели GLM-4 с контекстом 128K, поддержкой 26 языков и производительностью, сопоставимой с Llama 3 8B.
5 июня 2024 г.
Model ReleaseGLM-4
Введение: Почему GLM-4 важен для разработчиков
Компания Zhipu AI представила на рынок новую флагманскую модель GLM-4, выпущенную 5 июня 2024 года. Это событие знаменует собой важный шаг в развитии открытого экосистемного искусственного интеллекта в Китае и мире. Модель GLM-4 позиционируется как мощный инструмент для разработчиков, предлагающий баланс между производительностью и доступностью.
В отличие от многих закрытых аналогов, GLM-4 является полностью открытым, что позволяет сообществу исследовать архитектуру, улучшать модель и внедрять её в собственные продукты. Важно отметить, что эта модель поддерживает 26 языков и обладает контекстным окном в 128K токенов, что делает её идеальной для работы с большими объёмами данных.
Для инженеров это означает возможность создания сложных агентов и систем RAG без необходимости платить за дорогие API ключи. Знание того, что модель конкурирует с Llama 3 8B, открывает новые горизонты для оптимизации затрат в продакшн-среде.
- Дата релиза: 2024-06-05
- Статус: Open Source
- Языковая поддержка: 26 языков
- Разработчик: Zhipu AI
Ключевые функции и архитектура
Архитектура GLM-4 построена на базе 9 миллиардов параметров, что делает её достаточно компактной для развертывания на локальных GPU. Несмотря на меньшее количество параметров по сравнению с гигантами вроде Llama 3 70B, модель использует эффективные техники сжатия и MoE (Mixture of Experts), чтобы максимизировать качество ответов.
Одной из главных особенностей является поддержка контекстного окна 128K токенов. Это позволяет загружать целые книги, длинные технические документы или часовые видео-транскрипты в один запрос без потери смысла. Модель также оптимизирована для мультиязычных задач, поддерживая как популярные языки программирования, так и естественные языки.
Разработчики могут легко интегрировать GLM-4 в свои проекты благодаря стандартным форматам вывода. Архитектура поддерживает как текстовые, так и мультимодальные задачи, хотя основной фокус лежит на обработке естественного языка и кода.
- Параметры: 9B
- Контекстное окно: 128K токенов
- Поддержка: 26 языков
- Тип: Open Weights
Производительность и бенчмарки
На независимых тестах GLM-4 показывает результаты, сопоставимые с Llama 3 8B в задачах логического вывода и понимания текста. В бенчмарке MMLU модель набирает около 75 баллов, что подтверждает её способность к решению сложных вопросов по широкому кругу тем.