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最近几天我在测试GLM4-9B模型，特别是我对他们答案的质量感到非常惊讶。我认为它远远超过了Gemma 2 9B和Llama 3.1 8B。我很惊讶关于这个模型的讨论非常少。你们有什么看法？你们试过吗？

https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat

讨论总结

本次讨论主要围绕GLM-4-9B模型的性能、应用和社区支持展开。用户普遍认为该模型在回答质量和处理复杂问题方面表现出色，尤其是在视觉模型和多轮对话工具使用方面。然而，也有用户指出该模型在社区中的讨论度不高，存在提示模板问题和微调框架支持不足的问题。此外，用户对模型在生物学和商业领域的应用表现表示期待。

主要观点

  1. 👍 GLM-4-9B模型性能优越
    • 支持理由：模型在回答质量和处理复杂问题方面表现出色，尤其是在视觉模型和多轮对话工具使用方面。
    • 反对声音：部分用户认为模型在社区中的讨论度不高，存在提示模板问题和微调框架支持不足的问题。
  2. 🔥 GLM-4-9B模型在视觉模型方面表现出色
    • 正方观点：模型在处理小分辨率图像和图像识别方面表现出色。
    • 反方观点：部分用户对模型的视觉模型性能表示期待，但尚未有明确结论。
  3. 💡 GLM-4-9B模型在多轮对话工具使用方面表现强劲
    • 解释：模型在多轮对话工具使用方面表现出色，提供了一个GitHub链接以供参考。
  4. 👍 GLM-4-9B模型在中文环境下训练更聪明
    • 支持理由：作者认为在中文环境下训练的LLM似乎更聪明。
    • 反对声音：尚未有明确反对意见。
  5. 🔥 GLM-4-9B模型在生物学和商业领域的应用表现
    • 正方观点：用户对模型在生物学和商业领域的应用表现表示期待。
    • 反方观点：尚未有明确反对意见。

金句与有趣评论

  1. “😂 Whiplashorus：I just tryed it in ollama in Q8, the answer feels natural IMO but I have to do more testing to be honest.”
    • 亮点：用户对模型的自然回答感到满意，并计划进一步测试。
  2. “🤔 Many_SuchCases：It’s very good and underrated.”
    • 亮点：用户认为模型非常优秀但被低估。
  3. “👀 Lotharian17：About the vision model: I’ve tried a lot of vision model recently, afaik the glm-9B-4v is the best for now considering its size, it’s very impressive.”
    • 亮点：用户认为GLM-9B-4V是目前最好的视觉模型之一。
  4. “😂 un_passant：It is supposed to have excellent actual context use, if I remember RULER benchmark correctly, but can it be made to cite the reference of the chunks it used to generate the answer ?”
    • 亮点：用户对模型的实际应用能力表示认可，并期待其引用功能。
  5. “🤔 Downtown-Case-1755：I am still waiting for the 1M model in llama.cpp for long context :(”
    • 亮点：用户对模型的长期支持表示期待。

情感分析

讨论的总体情感倾向为中性偏积极。用户普遍认为GLM-4-9B模型性能优越，尤其是在视觉模型和多轮对话工具使用方面。然而，也有用户指出该模型在社区中的讨论度不高，存在提示模板问题和微调框架支持不足的问题。主要分歧点在于模型的社区支持和应用领域。

趋势与预测

  • 新兴话题：GLM-4-9B模型在生物学和商业领域的应用表现可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：该模型在性能和应用方面的表现可能对相关领域或社会产生积极影响，尤其是在提高工作效率和解决复杂问题方面。

详细内容：

《关于 GLM-9B 模型的热门讨论》

最近，在 Reddit 上有一篇关于 GLM-9B 模型的帖子引发了热烈讨论。原帖作者表示，在测试了 GLM-9B 模型后，对其回答的质量感到惊讶，认为它远超 Gemma 2 9B 和 Llama 3.1 8B，同时还感到奇怪为何关于这个模型的讨论很少，并询问大家的看法及是否尝试过。该帖子获得了众多关注，评论数众多。

在讨论中，各种观点精彩纷呈。有人刚在 ollama 中以 Q8 尝试了该模型，感觉回答自然，但还需更多测试。有人咨询关于视觉模型的推荐，特别是在处理小低分辨率但对人眼清晰的图像时性能优越的模型。还有人指出几乎普遍这些模型都在 512x512 图像上训练，推理时会对大图像缩小、小图像放大。

有人分享了自己处理 100px 到 200px 图像的经验，包括使用脚本提升图像质量，且在未计算误差范围的情况下，发现正确识别率有显著提升。有人认为在进行诸多操作前，可先直接将图片交给模型，担心放大过程会产生噪声影响模型判断。

也有人表示 GLM-9B 模型非常出色且被低估，是自己在 Llama 3.1 8B 之后最喜欢的模型，能准确回答几乎所有问题，回答质量高，即使是难题。还有人认为该模型在考虑实际上下文使用方面表现优秀，但质疑能否引用生成答案所使用的参考片段。

有人提到等待 llama.cpp 中的 1M 模型用于长上下文，指出该模型在 llama.cpp 中存在支持问题和奇怪的提示模板，影响了其受欢迎程度，还指出没有微调支持可能会影响模型发展。有人希望看到 MMLU-pro 基准测试，包含生物学和商业方面。有人认为该模型写出的文章平淡无奇，是没有方向时 AI 产出垃圾内容的典型。但也有人测试后认为确实令人印象深刻，在多轮聊天和工具使用方面表现出色。

这场讨论中的争议点在于对模型性能的评价，有人称赞其优秀，有人则认为存在不足。共识在于大家都对模型的特点和表现充满好奇，并积极探索和交流。而特别有见地的观点如对图像处理的经验分享，以及对模型上下文使用和微调支持的探讨，丰富了讨论的深度和广度。

究竟 GLM-9B 模型在未来会有怎样的发展和应用，让我们拭目以待。