AB
AB
AiBoss

すべてのカテゴリ

project

GLM-Edge - Zhipu Open Sourceのエッジサイド大規模言語およびマルチモーダルモデルシリーズ

GLM-Edgeは、Zhipu Open Sourceが提供する、エッジデプロイメントに最適化された大規模言語対話モデルおよびマルチモーダル理解モデルのシリーズで、GLM-Edge-1.5B-Chat、GLM-Edge-4B-Chat、GLM-Edge-V-2B、GLM-Edge-V-5Bなどが含まれます。1.5...

GLM-Edgeとは何ですか？

GLM-Edgeは、Zhipu Open Sourceが提供する、エッジデプロイメントに最適化された大規模言語対話モデルおよびマルチモーダル理解モデル群であり、以下が含まれます。GLM-Edge-1.5B-Chat、GLM-Edge-4B-Chat、GLM-Edge-V-2BそしてGLM-Edge-V-5B1.5B/2Bモデルは主に携帯電話や車載システムなどのプラットフォーム向けに設計されており、4B/5Bモデルは主にPCなどのプラットフォーム向けに設計されています。GLM-4シリーズで蓄積された技術に基づき、モデル構造とサイズを調整することで、モデル性能、実世界の推論結果、展開の容易さの最適なバランスを実現しています。Qualcomm Snapdragon 8 Eliteなどのエッジプラットフォームでは、ハイブリッド量子化方式と投機的サンプリング技術に基づくGLM-Edgeにより、1.5B対話モデルと2Bマルチモーダルモデルの両方で毎秒60～100トークンの高速デコードが可能となり、優れた推論性能を発揮します。

GLM-Edgeの主な機能

  • 大規模言語対話モデル大規模な言語モデルに基づいた対話機能を提供し、自然言語を理解・生成できるため、チャットボットやインテリジェントアシスタントなどのアプリケーションに適しています。
  • マルチモーダル理解モデル視覚情報と言語情報を組み合わせて画像コンテンツを理解・記述するものであり、画像注釈や視覚的な質問応答といったマルチモーダルなインタラクションシナリオに適している。
  • エンドサイド最適化携帯電話、車載システム、PCなどのエッジデバイス向けに最適化されており、リソースが限られた環境でも効率的な動作を実現します。
  • 迅速な推論Qualcomm Snapdragon 8 Eliteなどの特定のハードウェアプラットフォームでは、ハイブリッド量子化と投機的サンプリング技術に基づいて高速なモデル推論が実現されます。
  • クロスプラットフォーム展開Android、iOS、Windowsなど、さまざまなハードウェアおよびオペレーティングシステムへの展開をサポートしています。

GLM-Edgeの技術原則

  • 事前学習済み言語モデルGLM-Edgeシリーズのモデルは、自己回帰型言語モデルに基づいており、大規模なテキストデータで事前学習を行うことで、言語の複雑な構造と意味情報を学習します。
  • 転移学習事前学習後、モデルは転移学習に基づいて、対話生成やテキスト分類といった特定の下流タスクに適応する。
  • 定量的手法エッジデバイス上での効率的な動作を確保するため、GLM-Edgeは量子化技術を用いて、モデルの重みと活性化値を浮動小数点数からINT4やINT8などの低精度表現に変換し、モデルサイズと計算要件を削減します。
  • ハイブリッド量子化方式動的量子化や静的量子化など、異なる量子化戦略を組み合わせることで、モデルのパフォーマンスと推論速度のバランスを取ることができる。
  • 推測的サンプリング手法予測計算は、実際に必要な計算量を削減し、モデルの推論速度を向上させます。

GLM-Edgeプロジェクトの住所

GLM-Edgeの応用シナリオ

  • スマートアシスタントとチャットボット自然言語による対話機能を提供することで、ユーザーが問題を解決したり、タスクを実行したりするのを支援します。
  • 音声認識と音声アシスタントスマートスピーカーや車載システムなどの機器に組み込むことで、音声制御機能を提供できる。
  • 顧客サービス顧客からの問い合わせに自動的に対応し、顧客サポートを提供し、カスタマーサービス担当者の業務負担を軽減するために使用されます。
  • 教育と学習言語学習ツールとして、学生が言語を練習し、複雑な概念を理解するのに役立ちます。
  • コンテンツの作成と編集記事、レポート、その他のコンテンツの執筆や作成を支援し、創造的効率を向上させます。
戻る