GLM-4

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项目更新

🔥🔥 News: 2024/08/12: GLM-4-9B-Chat 模型依赖的transformers版本升级到 4.44.0，请重新拉取除模型权重( *.safetensor 文件和 tokenizer.model)外的文件并参考 basic_demo/requirements.txt 严格更新依赖。
🔥 News: 2024/07/24: 我们发布了与长文本相关的最新技术解读，关注这里查看我们在训练 GLM-4-9B 开源模型中关于长文本技术的技术报告。
🔥🔥 News: 2024/07/24: 我们发布了与长文本相关的最新技术解读，关注这里查看我们在训练 GLM-4-9B 开源模型中关于长文本技术的技术报告。
🔥 News: 2024/7/16: GLM-4-9B-Chat 模型依赖的transformers版本升级到 4.42.4, 请更新模型配置文件并参考 basic_demo/requirements.txt 更新依赖。
🔥 News: 2024/7/9: GLM-4-9B-Chat 模型已适配 Ollama,Llama.cpp ，您可以在PR 查看具体的细节。
🔥 News: 2024/7/1: 我们更新了 GLM-4V-9B 的微调，您需要更新我们的模型仓库的运行文件和配置文件，以支持这个功能，更多微调细节 (例如数据集格式，显存要求)，请前往查看。
🔥 News: 2024/6/28: 我们与英特尔技术团队合作，改进了 GLM-4-9B-Chat 的 ITREX 和 OpenVINO 部署教程。您可以使用英特尔 CPU/GPU 设备高效部署 GLM-4-9B 开源模型。欢迎访问查看。
🔥 News: 2024/6/24: 我们更新了模型仓库的运行文件和配置文件，支持 Flash Attention 2, 请更新模型配置文件并参考 basic_demo/trans_cli_demo.py 中的示例代码。
🔥 News: 2024/6/19: 我们更新了模型仓库的运行文件和配置文件，修复了部分已知的模型推理的问题，欢迎大家克隆最新的模型仓库。
🔥 News: 2024/6/18: 我们发布技术报告, 欢迎查看。
🔥 News: 2024/6/05: 我们发布 GLM-4-9B 系列开源模型

模型介绍

GLM-4-9B 是智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中， GLM-4-9B 及其人类偏好对齐的版本 GLM-4-9B-Chat 均表现出超越 Llama-3-8B 的卓越性能。除了能进行多轮对话，GLM-4-9B-Chat 还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用（Function Call）和长文本推理（支持最大 128K 上下文）等高级功能。本代模型增加了多语言支持，支持包括日语，韩语，德语在内的 26 种语言。我们还推出了支持 1M 上下文长度（约 200 万中文字符）的 GLM-4-9B-Chat-1M 模型和基于 GLM-4-9B 的多模态模型 GLM-4V-9B。GLM-4V-9B 具备 1120 * 1120 高分辨率下的中英双语多轮对话能力，在中英文综合能力、感知推理、文字识别、图表理解等多方面多模态评测中，GLM-4V-9B 表现出超越 GPT-4-turbo-2024-04-09、Gemini 1.0 Pro、Qwen-VL-Max 和 Claude 3 Opus 的卓越性能。

Model List

Model	Type	Seq Length	Download	Online Demo
GLM-4-9B	Base	8K	🤗 Huggingface 🤖 ModelScope 🟣 WiseModel	/
GLM-4-9B-Chat	Chat	128K	🤗 Huggingface 🤖 ModelScope 🟣 WiseModel	🤖 ModelScope CPU 🤖 ModelScope vLLM
GLM-4-9B-Chat-1M	Chat	1M	🤗 Huggingface 🤖 ModelScope 🟣 WiseModel	/
GLM-4V-9B	Chat	8K	🤗 Huggingface 🤖 ModelScope 🟣 WiseModel	🤖 ModelScope

评测结果

对话模型典型任务

Model	AlignBench	MT-Bench	IFEval	MMLU	C-Eval	GSM8K	MATH	HumanEval	NaturalCodeBench
Llama-3-8B-Instruct	6.40	8.00	68.6	68.4	51.3	79.6	30.0	62.2	24.7
ChatGLM3-6B	5.18	5.50	28.1	61.4	69.0	72.3	25.7	58.5	11.3
GLM-4-9B-Chat	7.01	8.35	69.0	72.4	75.6	79.6	50.6	71.8	32.2

基座模型典型任务

Model	MMLU	C-Eval	GPQA	GSM8K	MATH	HumanEval
Llama-3-8B	66.6	51.2	-	45.8	-	33.5
Llama-3-8B-Instruct	68.4	51.3	34.2	79.6	30.0	62.2
ChatGLM3-6B-Base	61.4	69.0	26.8	72.3	25.7	58.5
GLM-4-9B	74.7	77.1	34.3	84.0	30.4	70.1

由于 GLM-4-9B 在预训练过程中加入了部分数学、推理、代码相关的 instruction 数据，所以将 Llama-3-8B-Instruct 也列入比较范围。

长文本

在 1M 的上下文长度下进行大海捞针实验，结果如下：

在 LongBench-Chat 上对长文本能力进行了进一步评测，结果如下:

多语言能力

在六个多语言数据集上对 GLM-4-9B-Chat 和 Llama-3-8B-Instruct 进行了测试，测试结果及数据集对应选取语言如下表

Dataset	Llama-3-8B-Instruct	GLM-4-9B-Chat	Languages
M-MMLU	49.6	56.6	all
FLORES	25.0	28.8	ru, es, de, fr, it, pt, pl, ja, nl, ar, tr, cs, vi, fa, hu, el, ro, sv, uk, fi, ko, da, bg, no
MGSM	54.0	65.3	zh, en, bn, de, es, fr, ja, ru, sw, te, th
XWinograd	61.7	73.1	zh, en, fr, jp, ru, pt
XStoryCloze	84.7	90.7	zh, en, ar, es, eu, hi, id, my, ru, sw, te
XCOPA	73.3	80.1	zh, et, ht, id, it, qu, sw, ta, th, tr, vi

工具调用能力

我们在 Berkeley Function Calling Leaderboard 上进行了测试并得到了以下结果：

Model	Overall Acc.	AST Summary	Exec Summary	Relevance
Llama-3-8B-Instruct	58.88	59.25	70.01	45.83
gpt-4-turbo-2024-04-09	81.24	82.14	78.61	88.75
ChatGLM3-6B	57.88	62.18	69.78	5.42
GLM-4-9B-Chat	81.00	80.26	84.40	87.92

多模态能力

GLM-4V-9B 是一个多模态语言模型，具备视觉理解能力，其相关经典任务的评测结果如下：

	MMBench-EN-Test	MMBench-CN-Test	SEEDBench_IMG	MMStar	MMMU	MME	HallusionBench	AI2D	OCRBench
gpt-4o-2024-05-13	83.4	82.1	77.1	63.9	69.2	2310.3	55.0	84.6	736
gpt-4-turbo-2024-04-09	81.0	80.2	73.0	56.0	61.7	2070.2	43.9	78.6	656
gpt-4-1106-preview	77.0	74.4	72.3	49.7	53.8	1771.5	46.5	75.9	516
InternVL-Chat-V1.5	82.3	80.7	75.2	57.1	46.8	2189.6	47.4	80.6	720
LLaVA-Next-Yi-34B	81.1	79.0	75.7	51.6	48.8	2050.2	34.8	78.9	574
Step-1V	80.7	79.9	70.3	50.0	49.9	2206.4	48.4	79.2	625
MiniCPM-Llama3-V2.5	77.6	73.8	72.3	51.8	45.8	2024.6	42.4	78.4	725
Qwen-VL-Max	77.6	75.7	72.7	49.5	52.0	2281.7	41.2	75.7	684
Gemini 1.0 Pro	73.6	74.3	70.7	38.6	49.0	2148.9	45.7	72.9	680
Claude 3 Opus	63.3	59.2	64.0	45.7	54.9	1586.8	37.8	70.6	694
GLM-4V-9B	81.1	79.4	76.8	58.7	47.2	2163.8	46.6	81.1	786

快速调用

硬件配置和系统要求，请查看这里。

使用以下方法快速调用 GLM-4-9B-Chat 语言模型

使用 transformers 后端进行推理:

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm-4-9b-chat", trust_remote_code=True)

query = "你好"

inputs = tokenizer.apply_chat_template([{"role": "user", "content": query}],
                                       add_generation_prompt=True,
                                       tokenize=True,
                                       return_tensors="pt",
                                       return_dict=True
                                       )

inputs = inputs.to(device)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "THUDM/glm-4-9b-chat",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    trust_remote_code=True
).to(device).eval()

gen_kwargs = {"max_length": 2500, "do_sample": True, "top_k": 1}
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
    outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
    print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

使用 vLLM 后端进行推理:

from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams

# GLM-4-9B-Chat-1M
# max_model_len, tp_size = 1048576, 4
# 如果遇见 OOM 现象，建议减少max_model_len，或者增加tp_size
max_model_len, tp_size = 131072, 1
model_name = "THUDM/glm-4-9b-chat"
prompt = [{"role": "user", "content": "你好"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
llm = LLM(
    model=model_name,
    tensor_parallel_size=tp_size,
    max_model_len=max_model_len,
    trust_remote_code=True,
    enforce_eager=True,
    # GLM-4-9B-Chat-1M 如果遇见 OOM 现象，建议开启下述参数
    # enable_chunked_prefill=True,
    # max_num_batched_tokens=8192
)
stop_token_ids = [151329, 151336, 151338]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.95, max_tokens=1024, stop_token_ids=stop_token_ids)

inputs = tokenizer.apply_chat_template(prompt, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = llm.generate(prompts=inputs, sampling_params=sampling_params)

print(outputs[0].outputs[0].text)

使用以下方法快速调用 GLM-4V-9B 多模态模型

使用 transformers 后端进行推理:

import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm-4v-9b", trust_remote_code=True)

query = '描述这张图片'
image = Image.open("your image").convert('RGB')
inputs = tokenizer.apply_chat_template([{"role": "user", "image": image, "content": query}],
                                       add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_tensors="pt",
                                       return_dict=True)  # chat mode

inputs = inputs.to(device)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "THUDM/glm-4v-9b",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    trust_remote_code=True
).to(device).eval()

gen_kwargs = {"max_length": 2500, "do_sample": True, "top_k": 1}
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
    outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
    print(tokenizer.decode(outputs[0]))

注意: GLM-4V-9B 暂不支持使用 vLLM 方式调用。

完整项目列表

如果你想更进一步了解 GLM-4-9B 系列开源模型，本开源仓库通过以下内容为开发者提供基础的 GLM-4-9B的使用和开发代码

basic_demo: 在这里包含了
- 使用 transformers 和 vLLM 后端的交互代码
- OpenAI API 后端交互代码
- Batch 推理代码
composite_demo: 在这里包含了
- GLM-4-9B-Chat 以及 GLM-4V-9B 开源模型的完整功能演示代码，包含了 All Tools 能力、长文档解读和多模态能力的展示。
fintune_demo: 在这里包含了
- PEFT (LORA, P-Tuning) 微调代码
- SFT 微调代码

友情链接

LLaMA-Factory: 高效开源微调框架，已支持 GLM-4-9B-Chat 语言模型微调。
SWIFT: 魔搭社区的大模型/多模态大模型训练框架，已支持 GLM-4-9B-Chat / GLM-4V-9B 模型微调。
Xorbits Inference: 性能强大且功能全面的分布式推理框架，轻松一键部署你自己的模型或内置的前沿开源模型。
LangChain-ChatChat: 基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的 RAG 与 Agent 应用
self-llm: Datawhale 团队的提供的 GLM-4-9B 系列模型使用教程。
chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案，实现笔记本上实时对话

协议

GLM-4 模型的权重的使用则需要遵循模型协议。
本开源仓库的代码则遵循 Apache 2.0 协议。

请您严格遵循开源协议。

引用

如果你觉得我们的工作有帮助的话，请考虑引用下列论文。

@misc{glm2024chatglm,
      title={ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools}, 
      author={Team GLM and Aohan Zeng and Bin Xu and Bowen Wang and Chenhui Zhang and Da Yin and Diego Rojas and Guanyu Feng and Hanlin Zhao and Hanyu Lai and Hao Yu and Hongning Wang and Jiadai Sun and Jiajie Zhang and Jiale Cheng and Jiayi Gui and Jie Tang and Jing Zhang and Juanzi Li and Lei Zhao and Lindong Wu and Lucen Zhong and Mingdao Liu and Minlie Huang and Peng Zhang and Qinkai Zheng and Rui Lu and Shuaiqi Duan and Shudan Zhang and Shulin Cao and Shuxun Yang and Weng Lam Tam and Wenyi Zhao and Xiao Liu and Xiao Xia and Xiaohan Zhang and Xiaotao Gu and Xin Lv and Xinghan Liu and Xinyi Liu and Xinyue Yang and Xixuan Song and Xunkai Zhang and Yifan An and Yifan Xu and Yilin Niu and Yuantao Yang and Yueyan Li and Yushi Bai and Yuxiao Dong and Zehan Qi and Zhaoyu Wang and Zhen Yang and Zhengxiao Du and Zhenyu Hou and Zihan Wang},
      year={2024},
      eprint={2406.12793},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={id='cs.CL' full_name='Computation and Language' is_active=True alt_name='cmp-lg' in_archive='cs' is_general=False description='Covers natural language processing. Roughly includes material in ACM Subject Class I.2.7. Note that work on artificial languages (programming languages, logics, formal systems) that does not explicitly address natural-language issues broadly construed (natural-language processing, computational linguistics, speech, text retrieval, etc.) is not appropriate for this area.'}
}

@misc{wang2023cogvlm,
      title={CogVLM: Visual Expert for Pretrained Language Models}, 
      author={Weihan Wang and Qingsong Lv and Wenmeng Yu and Wenyi Hong and Ji Qi and Yan Wang and Junhui Ji and Zhuoyi Yang and Lei Zhao and Xixuan Song and Jiazheng Xu and Bin Xu and Juanzi Li and Yuxiao Dong and Ming Ding and Jie Tang},
      year={2023},
      eprint={2311.03079},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

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