【深度解析】GLM-4-9B-Chat全面测评：26种语言支持+128K上下文的开源对话模型革命-优快云博客

【深度解析】GLM-4-9B-Chat全面测评：26种语言支持+128K上下文的开源对话模型革命

【免费下载链接】glm-4-9b-chat GLM-4-9B-Chat 是一款强大的开源对话模型，拥有多轮对话、网页浏览、代码执行和长文本推理等高级功能，支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言。在多语言处理、数学推理和工具调用等任务中表现出色，是自然语言处理领域的突破性成果。【此简介由AI生成】项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/glm-4-9b-chat

前言：AI对话模型的新里程碑

你是否还在为对话模型的多轮对话卡顿、长文本理解能力不足而烦恼？是否因模型不支持多语言而错失国际业务机会？GLM-4-9B-Chat的出现，彻底改变了这一局面。作为智谱AI推出的最新一代预训练模型，它不仅在多语言处理、数学推理和工具调用等任务中表现出色，更以128K的超长上下文和26种语言支持，重新定义了开源对话模型的标准。本文将从技术架构、性能评测、实际应用等多个维度，为你揭开GLM-4-9B-Chat的神秘面纱，带你领略这款革命性模型的无限可能。

读完本文，你将获得：

GLM-4-9B-Chat的核心技术架构与创新点解析
26种语言处理能力的详细测试结果
128K上下文在实际应用中的优势与局限
与同类模型的全面性能对比
从零开始的模型部署与应用指南
高级功能如工具调用、代码执行的实战案例

一、模型概述：GLM-4-9B-Chat是什么？

1.1 模型定位与核心优势

GLM-4-9B-Chat是智谱AI推出的GLM-4系列中的开源对话模型，拥有90亿参数规模。它基于GLM架构，在语义理解、数学推理、代码生成和知识问答等多方面均表现出卓越性能。与上一代模型相比，GLM-4-9B-Chat在以下方面实现了重大突破：

多语言支持：覆盖26种语言，包括日语、韩语、德语等主要国际语言
超长上下文：支持128K上下文长度，可处理约25万字文本
高级功能：集成工具调用、代码执行、网页浏览等能力
性能提升：在多个权威测评中超越Llama-3-8B-Instruct等同类模型

1.2 模型架构概览

GLM-4-9B-Chat采用了改进的Transformer架构，主要由以下部分组成：

mermaid

核心创新点包括：

采用RMSNorm归一化技术，提升训练稳定性
实现多查询注意力（Multi-Query Attention），优化推理速度
引入RoPE位置编码，增强长文本处理能力
使用Swiglu激活函数，提高模型表达能力

二、性能评测：GLM-4-9B-Chat究竟有多强？

2.1 综合能力评测

在多个权威测评基准上，GLM-4-9B-Chat展现出令人瞩目的性能，尤其在中文处理和数学推理方面优势明显。

模型	AlignBench-v2	MT-Bench	IFEval	MMLU	C-Eval	GSM8K	MATH	HumanEval	NCB
Llama-3-8B-Instruct	5.12	8.00	68.58	68.4	51.3	79.6	30.0	62.2	24.7
ChatGLM3-6B	3.97	5.50	28.1	66.4	69.0	72.3	25.7	58.5	11.3
GLM-4-9B-Chat	6.61	8.35	69.0	72.4	75.6	79.6	50.6	71.8	32.2

从表格中可以看出，GLM-4-9B-Chat在几乎所有评测指标上都超越了同类模型，尤其在MATH（数学推理）任务上，以50.6的得分大幅领先Llama-3-8B-Instruct的30.0，展现出强大的逻辑推理能力。

2.2 长文本处理能力

GLM-4-9B-Chat支持128K上下文长度，在长文本理解任务中表现出色。以下是在"大海捞针"实验中的表现：

mermaid

在LongBench-Chat评测中，GLM-4-9B-Chat在多个长文本任务上名列前茅，特别是在叙事理解和对话摘要任务上表现突出。

2.3 多语言能力评测

GLM-4-9B-Chat支持26种语言，在多语言评测中表现优异：

数据集	Llama-3-8B-Instruct	GLM-4-9B-Chat	支持语言
M-MMLU	49.6	56.6	所有语言
FLORES	25.0	28.8	俄语、西班牙语、德语等24种语言
MGSM	54.0	65.3	中文、英文、日语等11种语言
XWinograd	61.7	73.1	中文、英文、法语等6种语言
XStoryCloze	84.7	90.7	中文、英文、阿拉伯语等11种语言
XCOPA	73.3	80.1	中文、爱沙尼亚语、特定语言等11种语言

特别值得注意的是，在中文相关任务中，GLM-4-9B-Chat的优势更为明显，充分体现了模型对中文语境的深度理解。

2.4 工具调用能力

GLM-4-9B-Chat在工具调用方面表现出色，在Berkeley Function Calling Leaderboard上的测试结果如下：

模型	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

GLM-4-9B-Chat在执行摘要（Exec Summary）指标上甚至超过了GPT-4 Turbo，展现出强大的工具使用能力。

三、技术架构：GLM-4-9B-Chat如何实现这些突破？

3.1 模型配置详解

GLM-4-9B-Chat的核心配置参数如下：

class ChatGLMConfig(PretrainedConfig):
    model_type = "chatglm"

    def __init__(
            self,
            num_layers=28,  # 28层Transformer
            padded_vocab_size=65024,  # 词汇表大小
            hidden_size=4096,  # 隐藏层维度
            ffn_hidden_size=13696,  # FeedForward网络维度
            kv_channels=128,  # 键值对通道数
            num_attention_heads=32,  # 注意力头数
            seq_length=131072,  # 上下文长度(128K)
            hidden_dropout=0.0,  # 隐藏层 dropout
            attention_dropout=0.0,  # 注意力 dropout
            layernorm_epsilon=1e-5,  # LayerNorm epsilon
            rmsnorm=True,  # 使用RMSNorm
            multi_query_attention=False,  # 多查询注意力
            rope_ratio=1,  # Rotary Position Embedding比例
            apply_query_key_layer_scaling=True,  # 查询键层缩放
            **kwargs
    ):
        # 配置初始化代码
        super().__init__(**kwargs)

3.2 核心技术创新

3.2.1 RMSNorm归一化

GLM-4-9B-Chat采用RMSNorm（Root Mean Square Layer Normalization）替代传统的LayerNorm，有效提升了训练稳定性和推理速度。

class RMSNorm(torch.nn.Module):
    def __init__(self, normalized_shape, eps=1e-5, device=None, dtype=None):
        super().__init__()
        self.weight = torch.nn.Parameter(torch.empty(normalized_shape, device=device, dtype=dtype))
        self.eps = eps

    def forward(self, hidden_states: torch.Tensor):
        input_dtype = hidden_states.dtype
        # 计算平方的均值
        variance = hidden_states.to(torch.float32).pow(2).mean(-1, keepdim=True)
        # 归一化
        hidden_states = hidden_states * torch.rsqrt(variance + self.eps)
        # 应用缩放参数
        return (self.weight * hidden_states).to(input_dtype)

3.2.2 Rotary Position Embedding (RoPE)

RoPE位置编码技术允许模型在处理长文本时保持相对位置信息，是GLM-4-9B-Chat支持128K上下文的关键技术之一。

class RotaryEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, dim, rope_ratio=1, original_impl=False, device=None, dtype=None):
        super().__init__()
        # 初始化频率参数
        inv_freq = 1.0 / (10000 ** (torch.arange(0, dim, 2, device=device).to(dtype=dtype) / dim))
        self.register_buffer("inv_freq", inv_freq)
        self.dim = dim
        self.original_impl = original_impl
        self.rope_ratio = rope_ratio

    def forward(self, max_seq_len, offset=0):
        # 生成位置编码
        return self.forward_impl(
            max_seq_len, self.dim, dtype=self.inv_freq.dtype, device=self.inv_freq.device
        )

3.2.3 高效注意力机制

GLM-4-9B-Chat实现了多种注意力机制，可根据硬件环境自动选择最优实现：

CORE_ATTENTION_CLASSES = {
    "eager": CoreAttention,          # 基础实现
    "sdpa": SdpaAttention,          # PyTorch原生SDPA
    "flash_attention_2": FlashAttention2  # FlashAttention优化实现
}

四、快速上手：GLM-4-9B-Chat的安装与使用

4.1 环境准备

使用GLM-4-9B-Chat需要以下环境：

Python 3.8+
PyTorch 1.13+
Transformers 4.46.0+
CUDA 11.7+（推荐）

4.2 模型下载

GLM-4-9B-Chat模型可通过GitCode镜像仓库获取：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/glm-4-9b-chat.git
cd glm-4-9b-chat

4.3 基本使用示例

4.3.1 使用Transformers后端

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 设置设备
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./", trust_remote_code=True)

# 准备对话内容
query = "请解释什么是量子计算，并举例说明其可能的应用场景。"

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

# 移动到设备
inputs = inputs.to(device)

# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "./",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    trust_remote_code=True
).to(device).eval()

# 生成回复
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))

4.3.2 使用vLLM后端（推荐用于生产环境）

vLLM后端可显著提升推理速度，降低显存占用：

from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams

# 配置
max_model_len, tp_size = 131072, 1  # 128K上下文，张量并行度1
model_name = "./"
prompt = [{"role": "user", "content": "请写一个Python函数，实现快速排序算法。"}]

# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

# 加载模型
llm = LLM(
    model=model_name,
    tensor_parallel_size=tp_size,
    max_model_len=max_model_len,
    trust_remote_code=True,
    enforce_eager=True,
)

# 采样参数
stop_token_ids = [151329, 151336, 151338]
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.95, 
    max_tokens=1024, 
    stop_token_ids=stop_token_ids
)

# 构建输入
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    prompt, 
    tokenize=False, 
    add_generation_prompt=True
)

# 生成回复
outputs = llm.generate(prompts=inputs, sampling_params=sampling_params)

# 输出结果
print(outputs[0].outputs[0].text)

五、高级应用：释放GLM-4-9B-Chat的全部潜能

5.1 多轮对话

GLM-4-9B-Chat支持流畅的多轮对话，能够记住对话历史并保持上下文连贯：

# 多轮对话示例
history = []
while True:
    user_input = input("用户: ")
    if user_input.lower() in ["exit", "quit"]:
        break
    
    # 添加用户输入到历史
    history.append({"role": "user", "content": user_input})
    
    # 构建输入
    inputs = tokenizer.apply_chat_template(
        history,
        add_generation_prompt=True,
        tokenize=True,
        return_tensors="pt",
        return_dict=True
    ).to(device)
    
    # 生成回复
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(**inputs, max_length=2500, do_sample=True, top_k=1)
        outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
        response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    # 显示回复
    print(f"GLM-4: {response}")
    
    # 添加模型回复到历史
    history.append({"role": "assistant", "content": response})

5.2 工具调用功能

GLM-4-9B-Chat具备强大的工具调用能力，可通过函数调用来扩展其能力：

# 定义工具函数
def web_search(query: str) -> str:
    """
    搜索网络获取最新信息
    
    Args:
        query: 搜索关键词
    
    Returns:
        搜索结果的文本摘要
    """
    # 实际实现需要集成搜索引擎API
    return f"搜索结果: 关于'{query}'的最新信息..."

# 工具列表
tools = [
    {
        "name": "web_search",
        "description": "搜索网络获取最新信息",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "query": {
                    "type": "string",
                    "description": "搜索关键词"
                }
            },
            "required": ["query"]
        }
    }
]

# 系统提示
system_prompt = """你是一个智能助手，拥有调用工具的能力。当需要获取最新信息、实时数据或进行复杂计算时，你可以调用相应的工具。请根据工具的描述和参数要求，使用指定的格式生成工具调用请求。"""

# 用户问题
user_query = "2024年诺贝尔物理学奖的得主是谁？他们的主要贡献是什么？"

# 构建对话
messages = [
    {"role": "system", "content": system_prompt},
    {"role": "user", "content": user_query}
]

# 第一次调用模型，获取工具调用请求
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_tensors="pt",
    return_dict=True
).to(device)

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=2500, do_sample=True, top_k=1)
    tool_call = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# 解析工具调用请求并执行
# 注意：实际应用中需要添加请求解析逻辑
search_result = web_search("2024年诺贝尔物理学奖得主")

# 将工具返回结果添加到对话历史
messages.append({"role": "assistant", "content": tool_call})
messages.append({"role": "observation", "content": search_result})

# 第二次调用模型，生成最终回答
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_tensors="pt",
    return_dict=True
).to(device)

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=2500, do_sample=True, top_k=1)
    final_answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(final_answer)

5.3 长文本处理

利用128K上下文优势，GLM-4-9B-Chat可以轻松处理长篇文档：

# 长文本处理示例
def process_long_document(document: str, query: str) -> str:
    """处理长文档并回答相关问题"""
    # 构建输入
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一个文档分析助手，能够理解和分析长篇文档内容。请根据提供的文档回答用户问题。"},
        {"role": "user", "content": f"文档: {document}\n\n问题: {query}"}
    ]
    
    inputs = tokenizer.apply_chat_template(
        messages,
        add_generation_prompt=True,
        tokenize=True,
        return_tensors="pt",
        return_dict=True
    ).to(device)
    
    # 生成回答
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(**inputs, max_length=131072, do_sample=True, top_k=1)
        outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
        return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# 读取长文档（示例）
with open("long_document.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    long_document = f.read()

# 提问
question = "请总结本文档的主要观点，并分析作者的论证逻辑。"

# 获取答案
answer = process_long_document(long_document, question)
print(answer)

六、性能优化：让GLM-4-9B-Chat跑得更快、更稳

6.1 显存优化策略

对于显存有限的环境，可以采用以下优化策略：

使用量化技术：

# 4-bit量化示例
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "./",
    load_in_4bit=True,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

梯度检查点：

model.gradient_checkpointing_enable()

优化模型加载：

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "./",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    trust_remote_code=True
)

6.2 推理速度优化

使用vLLM后端：如前所述，vLLM可显著提升推理速度
批处理请求：

# 批处理示例
prompts = [
    "第一个请求...",
    "第二个请求...",
    "第三个请求..."
]
outputs = llm.generate(prompts=prompts, sampling_params=sampling_params)

调整生成参数：

# 快速响应配置
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.5,  # 降低随机性
    max_tokens=512,   # 限制输出长度
    top_p=0.9,        # nucleus sampling
    stop_token_ids=stop_token_ids
)

七、总结与展望

7.1 GLM-4-9B-Chat的优势与局限

优势：

强大的多语言处理能力，支持26种语言
128K超长上下文，适合长文本理解和生成
优异的数学推理和代码生成能力
完善的工具调用机制，易于扩展
开源可商用，部署灵活

局限：

90亿参数模型，对硬件要求较高
长文本处理速度仍有提升空间
部分高级功能需要额外开发

7.2 未来发展方向

模型小型化：在保持性能的同时减小模型体积，降低部署门槛
多模态能力：集成图像、音频等多模态理解能力
领域优化：针对特定领域（如医疗、法律、金融）进行优化
推理加速：进一步优化推理速度，支持实时应用场景

7.3 结语

GLM-4-9B-Chat作为新一代开源对话模型，不仅在性能上实现了突破，更为开发者提供了一个功能全面、易于部署的AI助手解决方案。无论是构建智能客服、开发内容生成工具，还是辅助科研工作，GLM-4-9B-Chat都展现出巨大的潜力。随着开源社区的不断贡献和优化，我们有理由相信，GLM-4-9B-Chat将在更多领域发挥重要作用，推动AI技术的普及化。

如果你觉得本文对你有帮助，请点赞、收藏并关注我们，获取更多关于GLM-4-9B-Chat的技术解析和应用案例。下期我们将带来"GLM-4-9B-Chat微调实战：从零开始训练领域专用模型"，敬请期待！

附录：常见问题解答

Q1: GLM-4-9B-Chat与ChatGPT相比有何优势？ A1: GLM-4-9B-Chat是开源模型，可本地部署，数据隐私更有保障；支持更长的上下文和更多的语言；在中文处理和数学推理方面表现更优。

Q2: 运行GLM-4-9B-Chat需要什么配置的GPU？ A2: 推荐使用24GB显存以上的GPU，如NVIDIA RTX 4090、A10等。使用量化技术可降低显存需求，8GB显存也可运行但速度较慢。

Q3: GLM-4-9B-Chat的许可证是什么？ A3: GLM-4-9B-Chat采用GLM-4许可证，允许商业使用，但需遵守许可证中的相关规定。

Q4: 如何贡献代码或报告问题？ A4: 可通过GitCode仓库提交Issue或Pull Request，参与模型的改进和优化。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考