Новая языковая модель GLM-4-9B-Chat-1M университета Цинхуа: конкурент GPT 4V, Gemini Pro, Mistral и Llama 3 8B

 Meet Tsinghua University’s GLM-4-9B-Chat-1M: An Outstanding Language Model Challenging GPT 4V, Gemini Pro (on vision), Mistral and Llama 3 8B

Новая модель GLM-4 9B: Революционный языковой инструмент

Группа знаний Университета Цинхуа представила мощную новую языковую модель GLM-4 9B, превосходящую GPT-4 и Gemini в различных тестах. Эта открытая модель, разработанная командой THUDM, отмечает важный этап в обработке естественного языка.

Особенности модели

GLM-4 9B – это массовая языковая модель, обученная на 10 триллионах токенов на 26 языках. Она обладает множеством функций, включая многоходовой диалог на китайском и английском, выполнение кода, веб-просмотр и вызов пользовательских инструментов через Function Call.

Архитектура модели основана на передовых методах глубокого обучения, включая механизмы внимания и трансформаторные структуры.

Преимущества

В сравнении с GPT и Gemini, GLM-4 9B поддерживает задачи высокого разрешения (до 1198 x 1198 пикселей) и способна обрабатывать разнообразные языки, что делает ее мощным инструментом в данной области.

Применение

Модель выделяется своей высокой производительностью и универсальной архитектурой, что делает ее превосходным инструментом для обработки естественного языка, компьютерного зрения, генерации кода и других областей.

GLM-4 9B представляет собой открытый инструмент с возможностью коммерческого использования, предоставляя широкие возможности для разработчиков, исследователей и бизнеса. Модель легко интегрируется с библиотекой Transformers, что упрощает ее внедрение.

Развитие вашего бизнеса с помощью искусственного интеллекта

Используйте GLM-4 9B для улучшения процессов вашего бизнеса. Определите области, где можно применить автоматизацию, и выберите ключевые показатели эффективности для улучшения с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно, начиная с малого проекта. Анализируйте результаты и опыт, чтобы расширить автоматизацию на основе полученных данных.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам на Telegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах от Flycode.ru, который поможет вам улучшить обслуживание клиентов и снизить нагрузку на первую линию.

Узнайте, как решения от Flycode.ru могут изменить ваши процессы с помощью искусственного интеллекта.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Борьба с некорректными данными в больших языковых моделях

    Понимание и снижение загрязнения знаний в больших языковых моделях Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) – это продвинутые системы ИИ, которые обучаются на обширных текстовых данных. Их способность предсказывать,…

  • Автоматизация бизнес-процессов с помощью AI в Google Colab

    “`html Практические бизнес-решения с использованием Искусственного Интеллекта Использование браузерного ИИ в Google Colab может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ниже приведены пошаговые рекомендации для внедрения. Шаг 1: Установка необходимых пакетов Обновите…

  • TurboFNO: Революция в ускорении вычислений нейронных операторов Фурье

    Введение в Fourier Neural Operators Fourier Neural Operators (FNOs) – это современные модели, предназначенные для решения частичных дифференциальных уравнений. Однако существующие архитектуры имеют ограничения, которые мешают их производительности. Это происходит из-за того, как…

  • Корпоративные решения с использованием фреймворка Coral для улучшения совместного мышления в ИИ

    Улучшение Сотрудничества с Искусственным Интеллектом: Рамки Coral Введение Meta AI представила революционную рамку искусственного интеллекта, известную как Collaborative Reasoner (Coral), которая направлена на улучшение навыков совместного мышления в больших языковых моделях (LLMs). Coral…

  • Преобразование приложения FastAPI в сервер MCP: пошаговое руководство

    Преобразование FastAPI приложения в MCP сервер: Практическое руководство Введение FastAPI-MCP – это удобный инструмент, который позволяет приложениям FastAPI легко выставлять свои конечные точки как инструменты протокола Model Context Protocol (MCP). Это руководство продемонстрирует,…

  • Оптимизация данных для предобучения языковых моделей с помощью CLIMB

    Введение в CLIMB: Оптимизация данных для предобучения языковых моделей С ростом сложности языковых моделей (LLMs) выбор правильных данных для предобучения становится критически важным. CLIMB от NVIDIA предлагает решение для автоматизации и оптимизации этого…

  • Руководство по интеграции ИИ для бизнеса от OpenAI

    Практические бизнес-решения для интеграции ИИ 1. Начните с структурированной оценки Перед внедрением проведите тщательную оценку возможных приложений ИИ. Это поможет определить, какие области бизнеса могут извлечь наибольшую пользу от ИИ. Рекомендации: Соберите данные…

  • Улучшение математического мышления в ИИ с помощью дообучения

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) показывают, что они могут эффективно решать сложные математические задачи с минимальным количеством данных. Исследования, проведенные в UC Berkeley и Allen Institute for AI, разработали…

  • ReZero: Улучшение больших языковых моделей с помощью обучения с подкреплением

    Практические бизнес-решения на основе ReZero Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) Использование RAG позволяет LLM получать актуальную информацию в реальном времени, что улучшает качество ответов. Это можно применить для улучшения обслуживания клиентов и ускорения…

  • Модель восприятия от Meta AI: новая эра в бизнесе с ИИ

    Модель восприятия языка Meta AI: Бизнес-перспектива Введение в Модель восприятия языка (PLM) Meta AI недавно запустила Модель восприятия языка (PLM), инновационную и открытую платформу для моделирования языка и визуальных данных. Эта модель направлена…

  • Firecrawl Playground: Инструменты для извлечения данных с веб-сайтов

    Firecrawl Playground: Практическое руководство по извлечению данных для бизнеса Введение Веб-скрапинг и извлечение данных необходимы для преобразования неструктурированного веб-контента в полезные инсайты. Firecrawl Playground упрощает этот процесс с помощью интуитивно понятного интерфейса, позволяя…

  • Запуск Perception Encoder от Meta AI: Упрощение визуального восприятия для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Perception Encoder от Meta AI Проблема общих визуальных энкодеров Современные AI-системы требуют сложных моделей визуального восприятия для выполнения различных задач. Традиционные модели часто зависят от множества целей предобучения, что…

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…

  • Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола контекста модели от отравления инструментов

    Улучшение безопасности ИИ: Рамки Zero Trust Введение Системы искусственного интеллекта (ИИ) все чаще взаимодействуют с данными в реальном времени, что делает необходимость в надежных мерах безопасности крайне важной. Рамки безопасности Zero Trust предлагают…