GLM-4-9B开源模型：超越Llama-3-8B的多模态能力

资源摘要信息:"GLM-4-9B是一个开源的预训练模型，属于GLM-4系列，由智谱AI推出。该模型在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中都表现出色，超越了Llama-3-8B。GLM-4-9B有两个版本，一个是普通的GLM-4-9B，另一个是人类偏好对齐的版本GLM-4-9B-Chat。此外，还有多模态模型GLM-4V-9B，其采用了与CogVLM2相似的架构设计，能够处理高达1120 x 1120分辨率的输入，通过降采样技术有效减少了token的开销。GLM-4V-9B没有引入额外的视觉专家模块，而是采用了直接混合文本和图片数据的方式进行训练，在保持文本性能的同时提升多模态能力。该模型使用Pytorch框架进行训练和部署。" 知识点: 1. 预训练模型：预训练模型是一种机器学习模型，它在大规模的数据集上进行训练，以学习数据的通用特征和模式。这些模型可以用于各种任务，如分类、回归、序列预测等。 2. GLM-4系列：GLM-4系列是由智谱AI推出的一系列预训练模型。在这个系列中，GLM-4-9B是最新的一代模型。 3. 语义、数学、推理、代码和知识：这些是GLM-4-9B模型在数据集测评中表现优异的几个方面。语义指的是模型理解和生成语言的能力，数学指的是模型解决数学问题的能力，推理指的是模型进行逻辑推理的能力，代码指的是模型理解和生成代码的能力，知识指的是模型存储和使用知识的能力。 4. Llama-3-8B：Llama-3-8B是GLM-4-9B的一个竞争对手，但是GLM-4-9B在各个方面的性能都超越了Llama-3-8B。 5. 多模态模型GLM-4V-9B：多模态模型是一种可以处理和理解多种类型输入（如文本、图片、声音等）的模型。GLM-4V-9B是GLM-4系列中的一个多模态模型，它能够处理高达1120 x 1120分辨率的输入，并且通过降采样技术有效减少了token的开销。 6. 降采样技术：降采样技术是一种减少数据量的方法，它可以减少模型的计算开销和内存消耗。 7. 直接混合文本和图片数据的方式进行训练：这是一种训练方法，它将文本和图片数据直接混合在一起进行训练，而不是将它们分开处理。这种方法可以提高模型的多模态能力。 8. Pytorch：Pytorch是一个开源的机器学习库，用于Python编程语言，由Facebook的人工智能研究实验室开发。它广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。GLM-4-9B和GLM-4V-9B都是使用Pytorch进行训练和部署的。