Диалоговая версия GLM-4-9B-Chat с изменением слоёв, направленным на снижение отказов, для генерации текста и вызова инструментов.
158скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены2 сен 2024
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
byroneverson/glm-4-9b-chat-abliterated — дообученная версия GLM-4-9B-Chat от THUDM, изменённая автором репозитория для снижения отказов модели. В версии 1.1 для этой процедуры использован слой 16; автор сообщает, что тесты PCA и косинусного сходства согласуются с выбором этого слоя.
Модель предназначена для диалоговой генерации текста и работы через интерфейс вызова инструментов. Она построена на плотной архитектуре ChatGLM, содержит 10,7 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. В карточке указаны китайский и английский языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.
Снижение отказов может быть полезно в сценариях, где требуется меньше ограничений на ответы, однако README не приводит количественной оценки качества, безопасности или надёжности после изменения. Для преобразования модели в формат GGUF автору понадобился пакет tiktoken и собственный вариант инструментария GGUF. Лицензия обозначена как other; конкретные условия следует проверять в репозитории модели и у базовой модели.
Сценарии применения
диалоговые ответы на запросы на китайском и английском языках
генерация текста в чат-боте
вызов инструментов в диалоговом приложении
работа с длинными текстовыми контекстами
эксперименты со снижением отказов языковой модели
Ограничения
README не содержит количественной оценки качества, устойчивости или последствий снижения отказов. Указана лицензия other, поэтому конкретные условия использования нужно проверять в репозитории.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Version 1.1 (Updated 9/1/2024): Layer 16 is used for abliteration instead of 20. Refusal mitigation tends to work better with this layer. PCA and cosine similarity tests seem to agree.
Check out the jupyter notebook for details of how this model was abliterated from glm-4-9b-chat.
The python package "tiktoken" is required to quantize the model into gguf format. So I had to create a fork of GGUF My Repo (+tiktoken).
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
СпособСтатусЦена
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Нельзя запустить
Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.