【大模型】—GLM大模型介绍

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大模型——GLM大模型介绍

随着人工神经网络和深度学习技术的不断发展和应用场景的不断拓展，大型语言模型已经成为了自然语言处理领域中的重要研究方向之一。清华大学作为国内领先的科研机构之一，一直在该领域不断探索和创新。2022年，清华大学发布了一款具有重要意义的 GLM 大模型，它不仅在中文语言处理方面取得了显著的进展，还在英文语言处理方面表现出了强大的能力。GLM大模型区别于OpenAI GPT在线大模型只能通过API方式获取在线支持的窘境，GLM大模型属于开源大模型，可以本地部署进行行业微调、也可通过API方式在线获取GLM模型能力。因此对于开发者而言，GLM开源大模型更值得去探索和研究。本文将着重介绍GLM大模型的研究成果和应用，探讨GLM开源大模型在发展历程、技术原理、应用场景等内容，以帮助我们能够更加深刻的了解GLM大模型在人工智能领域的重要性和影响力，以及给世界带来的可能性。

1. GLM大模型产生的背景

2. GLM大模型的发展历程

3. 智谱AI大模型组分类

智谱AI搭建了基于GLM系列大模型MaaS开放平台，新一代认知智能大模型，生成式AI时代的基座，基于领先的千亿级多语言、多模态预训练模型，打造高效率、通用化的“模型即服务”AI开发新范式。

3.1 ChatGLM语言大模型

3.2 CodeGeeX代码大模型

3.3 CogView图像大模型

以上关于ChatGLM、CodeGeeX、CogView等模型组的信息来自于智谱AI开放平台介绍（https://open.bigmodel.cn/）

4. GLM大模型基本原理

4.1 自然语言处理技术中的主要三类任务

4.2 预训练模型的三种建模方式

4.3 GLM通用预训练模型

5. GLM大模型应用场景

 开发者本地部署GLM系列模型服务并进行私有化定制模型业务
GLM系列模型属于开源大模型，可支持开发者进行本地部署GLM系列大模型，本地部署可根据具体的行业特性进行深度定制微调，私有化定制属于行业自己的大模型应用，让大模型能够在行业内快速落地和赋能，如利用ChatGLM+Langchain进行本地知识库的搭建、行业版的ChatGLM-6B微调等。很多企业用户已经开始使用开源GLM大模型进行私有化部署来提出行业版大模型，举例如下：
2023年4月14日美团私有化部署 GLM-130B，联合研发“美团GLM”；
2023年4月15日值得买部署 GLM-130B，私有化用于电商平台产品；
2023年4月24日360基于 GLM-130B 联合研发千亿级大模型“360GLM”；
…
GLM属于开源大模型，同时具备开源大模型和在线大模型的所有开发范式，为用户、开发者、企业提供了强大的千亿级规模大模型快速在行业内落地生花的基石和指导，相信基于GLM开源大模型的人工智能的开发和应用会有新的突破，也期待创新技术和应用的不断涌现。

6. 结语

👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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