GLM-4-9B-Chat

GLM-4-9B-Chat官网

新一代多语言预训练模型，支持长文本和代码执行。

GLM-4-9B-Chat简介

需求人群：

"目标受众为需要进行自然语言处理、机器学习和人工智能研究的开发者和研究人员。该产品适合他们因为它提供了强大的语言理解和生成能力，以及多语言和代码执行的支持，有助于进行复杂的数据分析和模型训练。"

使用场景示例：

用于开发多语言聊天机器人，提供跨语言的交流服务。

集成到编程辅助工具中，帮助开发者理解和生成代码。

作为数据科学家的助手，进行复杂的数据分析和推理。

产品特色：

多轮对话能力，支持与用户进行连续的交流。

网页浏览功能，能够获取和理解网页内容。

代码执行功能，能够运行简单的代码片段。

自定义工具调用，可以接入外部工具以扩展功能。

长文本推理，支持最大128K上下文长度。

多语言支持，覆盖26种不同的语言。

在Berkeley Function Calling Leaderboard上表现出色，工具调用能力强。

使用教程：

步骤1: 访问GLM-4-9B-Chat模型页面并下载模型。

步骤2: 使用transformers库加载模型和分词器。

步骤3: 准备输入数据，并使用分词器进行分词。

步骤4: 将分词后的输入数据转换为模型可接受的格式。

步骤5: 设置生成参数，如最大长度、采样策略等。

步骤6: 使用模型生成输出，获取所需的结果。

步骤7: 对生成的文本进行解码和后处理，以满足具体应用需求。

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