突破26种语言壁垒：GLM-4-9B-Chat全方位技术解析与实战指南
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/glm-4-9b-chat 你是否还在为多语言对话模型的性能不足而困扰？是否因长文本处理时的信息丢失而头疼？GLM-4-9B-Chat的出现彻底改变了这一局面。作为自然语言处理领域的突破性成果，它不仅在多轮对话、数学推理和工具调用等任务中表现卓越，更支持26种语言处理，128K超长上下文，重新定义了开源对话模型的标准。本文将深入剖析GLM-4-9B-Chat的技术架构、性能表现及实战应用，帮助你全面掌握这一强大工具。读完本文，你将能够：
- 深入理解GLM-4-9B-Chat的核心技术创新点
- 掌握模型在不同场景下的部署与优化方法
- 熟练运用模型的多语言处理和长文本推理能力
- 了解模型的性能边界及未来发展方向
一、模型概述：重新定义开源对话模型的能力边界
1.1 模型定位与核心优势
GLM-4-9B-Chat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，在语义理解、数学推理、代码生成和知识问答等多方面均表现出极高的性能水平。该模型不仅支持基础的多轮对话功能，还集成了网页浏览、代码执行、自定义工具调用（Function Call）和长文本推理等高级特性，是一款真正意义上的全能型对话模型。
其核心优势主要体现在以下几个方面：
| 核心优势 | 具体表现 |
|---|---|
| 多语言支持 | 覆盖包括日语、韩语、德语在内的26种语言，在多语言理解和生成任务中表现优异 |
| 超长上下文 | 支持128K标准上下文长度，另有1M（约200万中文字符）上下文版本可供选择 |
| 强大的工具调用能力 | 在Berkeley Function Calling Leaderboard中表现接近GPT-4 Turbo水平 |
| 数学推理能力 | MATH数据集上达到50.6分，远超同量级开源模型 |
| 代码生成能力 | HumanEval数据集上达到71.8分，处于开源模型第一梯队 |
1.2 技术架构概览
GLM-4-9B-Chat采用了Transformer架构的改进版本，结合了多种先进技术：
从配置参数来看，GLM-4-9B-Chat拥有28层Transformer结构，隐藏层维度为4096，32个注意力头，采用RMSNorm归一化技术，并应用了查询键层缩放（apply_query_key_layer_scaling）等优化手段，这些配置共同构成了模型强大性能的基础。
二、性能评测：全面超越同类模型的实力展现
2.1 综合能力评估
GLM-4-9B-Chat在多个权威评测基准上均展现出卓越性能，全面超越了同量级的开源模型：
| 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 |
特别值得注意的是，GLM-4-9B-Chat在数学推理（MATH）任务上达到了50.6分，远超Llama-3-8B-Instruct的30.0分和ChatGLM3-6B的25.7分，展现出其在复杂逻辑推理方面的显著优势。同时，在代码生成任务（HumanEval）上，71.8分的成绩也处于开源模型的第一梯队水平。
2.2 长文本处理能力
GLM-4-9B-Chat支持128K标准上下文长度，并提供1M上下文版本，在长文本处理任务中表现出色。在经典的"大海捞针"实验中，模型在1M上下文长度下仍能保持较高的信息检索准确率：
在LongBench-Chat长文本评测集上，GLM-4-9B-Chat也位居前列，充分证明了其在处理超长文本方面的优势。
2.3 多语言能力深度解析
作为支持26种语言的多语言模型，GLM-4-9B-Chat在多个多语言评测基准上均表现优异：
| 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 | 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 |
GLM-4-9B-Chat在各项多语言任务上均显著优于Llama-3-8B-Instruct，尤其在M-MMLU（多语言大规模语言理解）任务上领先7个百分点，在MGSM（多语言数学问题求解）任务上领先11.3个百分点，充分证明了其强大的跨语言理解和生成能力。
三、技术解析：深入模型内部的创新架构
3.1 注意力机制优化
GLM-4-9B-Chat在注意力机制上采用了多项创新优化，包括支持多种注意力实现方式：
CORE_ATTENTION_CLASSES = {
"eager": CoreAttention,
"sdpa": SdpaAttention,
"flash_attention_2": FlashAttention2
}
模型默认使用FlashAttention2实现，这是一种高效的注意力计算实现，能够显著提升训练和推理速度，同时减少内存占用。FlashAttention2通过将注意力计算过程中的中间结果存储在GPU高速缓存中，避免了传统实现中的大量内存读写操作，从而实现了更高的计算效率。
此外，GLM-4-9B-Chat还引入了 Rotary Position Embedding（旋转位置编码）技术，通过对查询和键进行旋转操作来注入位置信息，有效提升了模型对长序列的建模能力：
def apply_rotary_pos_emb(x: torch.Tensor, rope_cache: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
# x: [b, np, sq, hn]
b, np, sq, hn = x.size(0), x.size(1), x.size(2), x.size(3)
rot_dim = rope_cache.shape[-2] * 2
x, x_pass = x[..., :rot_dim], x[..., rot_dim:]
# truncate to support variable sizes
rope_cache = rope_cache[:, :sq]
xshaped = x.reshape(b, np, sq, rot_dim // 2, 2)
rope_cache = rope_cache.view(-1, 1, sq, xshaped.size(3), 2)
x_out2 = torch.stack(
[
xshaped[..., 0] * rope_cache[..., 0] - xshaped[..., 1] * rope_cache[..., 1],
xshaped[..., 1] * rope_cache[..., 0] + xshaped[..., 0] * rope_cache[..., 1],
],
-1,
)
x_out2 = x_out2.flatten(3)
return torch.cat((x_out2, x_pass), dim=-1)
这种旋转位置编码方法能够更好地处理长距离依赖关系，为模型的长文本处理能力奠定了基础。
3.2 激活函数与前馈网络设计
GLM-4-9B-Chat在MLP层中采用了Swiglu激活函数，这是一种结合了Swish和GLU（Gated Linear Unit）的激活函数，能够为模型引入更强的非线性表达能力：
def swiglu(x):
x = torch.chunk(x, 2, dim=-1)
return F.silu(x[0]) * x[1]
class MLP(torch.nn.Module):
def __init__(self, config: ChatGLMConfig, device=None):
super(MLP, self).__init__()
self.add_bias = config.add_bias_linear
# Project to 4h. If using swiglu double the output width
self.dense_h_to_4h = nn.Linear(
config.hidden_size,
config.ffn_hidden_size * 2,
bias=self.add_bias,
device=device
)
self.activation_func = swiglu
# Project back to h.
self.dense_4h_to_h = nn.Linear(
config.ffn_hidden_size,
config.hidden_size,
bias=self.add_bias,
device=device
)
def forward(self, hidden_states):
intermediate_parallel = self.dense_h_to_4h(hidden_states)
intermediate_parallel = self.activation_func(intermediate_parallel)
output = self.dense_4h_to_h(intermediate_parallel)
return output
MLP层的隐藏维度被设置为13696，约为模型隐藏层维度（4096）的3.34倍，这种设计为模型提供了更强的特征转换能力，有助于捕捉输入文本中的复杂模式和语义关系。
3.3 分词器优化与多语言支持
GLM-4-9B-Chat使用了基于tiktoken的自定义分词器ChatGLM4Tokenizer，针对多语言处理进行了专门优化：
class ChatGLM4Tokenizer(PreTrainedTokenizer):
vocab_files_names = {"vocab_file": "tokenizer.model"}
model_input_names = ["input_ids", "attention_mask", "position_ids"]
def __init__(self, vocab_file, clean_up_tokenization_spaces=False,** kwargs):
self.vocab_file = vocab_file
pat_str = "(?i:'s|'t|'re|'ve|'m|'ll|'d)|[^\r\n\p{L}\p{N}]?\p{L}+|\p{N}{1,3}| ?[^\s\p{L}\p{N}]+[\r\n]*|\s*[\r\n]+|\s+(?!\S)|\s+"
self.pat_str = re.compile(pat_str)
mergeable_ranks = {}
with open(vocab_file) as f:
for line in f:
token, rank = line.strip().split()
rank = int(rank)
token = base64.b64decode(token)
mergeable_ranks[token] = rank
self.tokenizer = tiktoken.Encoding(
name="my_tokenizer",
pat_str=pat_str,
mergeable_ranks=mergeable_ranks,
special_tokens={}
)
# ... 其他初始化代码 ...
def build_single_message(self, role, metadata, message, tokenize=True):
assert role in ["system", "user", "assistant", "observation"], role
if tokenize:
role_tokens = [self.convert_tokens_to_ids(f"<|{role}|>")] + self.tokenizer.encode(f"{metadata}\n", disallowed_special=())
message_tokens = self.tokenizer.encode(message, disallowed_special=())
tokens = role_tokens + message_tokens
return tokens
else:
return str(f"<|{role}|>{metadata}\n{message}")
分词器采用了特殊的模式匹配正则表达式，能够更好地处理各种语言的文本结构。此外，分词器还实现了专门的消息构建方法（build_single_message），支持系统、用户、助手和观察等不同角色的消息格式，为多轮对话提供了良好的支持。
三、快速上手：从零开始的模型部署与使用指南
3.1 环境准备与依赖安装
使用GLM-4-9B-Chat前，需要先准备合适的运行环境并安装必要的依赖：
# 创建并激活虚拟环境
conda create -n glm4 python=3.10 -y
conda activate glm4
# 安装PyTorch
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# 安装Transformers和其他依赖
pip install transformers>=4.46.0 sentencepiece accelerate einops
# 如需使用vLLM加速推理
pip install vllm
注意：官方推荐使用transformers>=4.46.0版本以获得最佳兼容性，同时根据你的GPU环境选择合适的PyTorch版本。
3.2 模型下载与加载
GLM-4-9B-Chat模型可通过GitCode仓库获取：
# 克隆模型仓库
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/glm-4-9b-chat.git
cd glm-4-9b-chat
模型文件较大，采用分块存储的方式，共包含10个模型文件（model-00001-of-00010.safetensors至model-00010-of-00010.safetensors），总大小约为18GB。
3.3 基础使用示例：简单对话
使用Transformers后端进行基础对话的示例代码：
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)
# 定义对话内容
query = "你好，介绍一下你自己吧"
# 构建对话输入
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
[{"role": "user", "content": query}],
add_generation_prompt=True,
tokenize=True,
return_tensors="pt",
return_dict=True
)
# 将输入移至目标设备
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))
3.4 高级使用：多轮对话与系统提示
GLM-4-9B-Chat支持复杂的多轮对话场景，可通过设置系统提示来引导模型行为：
# 定义多轮对话历史
conversation = [
{"role": "system", "content": "你是一位专业的技术顾问，擅长用简洁明了的语言解释复杂概念。回答应控制在200字以内。"},
{"role": "user", "content": "什么是Transformer模型？"},
{"role": "assistant", "content": "Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，由编码器和解码器组成。它通过并行计算注意力权重，能有效捕捉长距离依赖关系，广泛应用于NLP任务。相比RNN，它训练速度更快，上下文理解能力更强。"},
{"role": "user", "content": "它和RNN相比有什么优势？"}
]
# 构建对话输入
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
conversation,
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,
temperature=0.7,
top_p=0.9
)
outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
系统提示（system role）的设置能够有效引导模型的行为和回答风格，在实际应用中非常有用。
3.5 性能优化：vLLM加速推理
对于需要更高吞吐量和更低延迟的场景，推荐使用vLLM后端进行推理：
from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams
# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./", trust_remote_code=True)
# 配置vLLM参数
max_model_len = 131072 # 128K上下文长度
tp_size = 1 # 根据GPU数量设置张量并行度
# 加载模型
llm = LLM(
model="./",
tensor_parallel_size=tp_size,
max_model_len=max_model_len,
trust_remote_code=True,
enforce_eager=True,
# 如遇OOM问题，可尝试启用分块预填充
# enable_chunked_prefill=True,
# max_num_batched_tokens=8192
)
# 配置采样参数
sampling_params = SamplingParams(
temperature=0.95,
max_tokens=1024,
stop_token_ids=[151329, 151336, 151338]
)
# 构建对话
prompt = [{"role": "user", "content": "用Python实现快速排序算法"}]
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)
vLLM通过PagedAttention技术实现了高效的注意力计算和内存管理，能够显著提高模型的吞吐量，特别适合需要处理大量请求的场景。
四、高级应用：释放模型全部潜能的实战技巧
4.1 多语言处理：突破语言壁垒的跨文化交流
GLM-4-9B-Chat支持26种语言的处理能力，可轻松实现跨语言对话和翻译任务：
# 多语言对话示例
def multilingual_chat(prompt, language="en"):
system_prompt = {
"en": "You are a multilingual assistant. Please respond in English.",
"zh": "你是一位多语言助手，请用中文回复。",
"ja": "あなたは多言語アシスタントです。日本語で返信してください。",
"de": "Sie sind ein mehrsprachiger Assistent. Bitte antworten Sie auf Deutsch.",
"fr": "Vous êtes un assistant multilingue. Veuillez répondre en français."
}
conversation = [
{"role": "system", "content": system_prompt.get(language, system_prompt["en"])},
{"role": "user", "content": prompt}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
conversation,
add_generation_prompt=True,
tokenize=True,
return_tensors="pt",
return_dict=True
).to(device)
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs, max_length=2000, temperature=0.7)
outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# 测试不同语言
print("英文对话:", multilingual_chat("Explain quantum computing in simple terms", "en"))
print("日文对话:", multilingual_chat("量子コンピューティングを簡単に説明してください", "ja"))
print("德文对话:", multilingual_chat("Erklären Sie Quantencomputing einfach", "de"))
模型在处理不同语言时不仅能保持良好的理解能力，还能生成符合目标语言表达习惯的回复，为跨文化交流提供了有力支持。
4.2 长文本处理：128K上下文的实际应用
利用GLM-4-9B-Chat的超长上下文能力，可以处理万字以上的长文档：
def process_long_document(document_path, query, max_length=120000):
# 读取长文档
with open(document_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
document = f.read()
# 如果文档过长，截断到最大长度
if len(document) > max_length:
document = document[:max_length]
# 构建对话
conversation = [
{"role": "system", "content": "你是一位专业的文档分析助手，需要根据提供的文档内容回答用户问题，确保回答准确、简洁。"},
{"role": "user", "content": f"文档内容: {document}\n\n基于以上文档，回答问题: {query}"}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
conversation,
add_generation_prompt=True,
tokenize=True,
return_tensors="pt",
return_dict=True
).to(device)
# 调整生成参数以适应长文本
gen_kwargs = {
"max_length": inputs['input_ids'].shape[1] + 1000,
"do_sample": False, # 对于事实性问题，使用确定性生成
"temperature": 0.0
}
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs,** gen_kwargs)
outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# 使用示例
# result = process_long_document("long_document.txt", "总结本文的主要观点和结论")
# print(result)
在处理长文本时，建议适当降低temperature（甚至设为0）以提高回答的确定性和准确性，同时注意控制生成文本的长度，避免超出模型的处理能力。
4.3 工具调用能力：扩展模型功能边界
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功能：
def call_tool(function_name, parameters):
"""模拟工具调用"""
print(f"调用工具: {function_name}, 参数: {parameters}")
# 这里可以添加实际的工具调用逻辑
if function_name == "web_search":
return {"result": "根据最新搜索结果，2024年全球人工智能市场规模达到1.8万亿美元，同比增长35%。"}
elif function_name == "calculator":
try:
return {"result": eval(parameters["expression"])}
except:
return {"result": "计算错误，请检查表达式"}
else:
return {"result": "未知工具"}
def chat_with_tools(user_query):
# 系统提示定义工具
system_prompt = """你拥有调用工具的能力，可以通过调用工具来获取最新信息或进行计算。可用工具:
1. web_search: 用于获取最新信息。参数: query (搜索关键词)
2. calculator: 用于数学计算。参数: expression (数学表达式)
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
