智谱公开发布的GLM-Edge – 面向终端的大语言及多模态模型系列

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GLM-Edge代表的是什么？

GLM-Edge是由智谱开放的一组专门用于终端设备优化部署的大型语言交流模型及多模式解析模型，其中包括基于GLM架构的边缘聊天模型1.5B版本由于提供的内容仅为一个中文标点符号“、”，没有实际的文字信息可以进行伪原创的改写处理。如果您有具体的段落或句子需要帮助，请提供详细的内容。基于GLM架构的边缘40亿参数聊天模型请注意，您提供的内容仅有标点符号“、”，没有具体文本信息供我进行伪原创改写。如果您能提供具体的段落或句子，我会很乐意帮助您以不同的表述方式重新编写，同时保留原意不变。请补充具体内容吧！边缘版GLM-V-2B与边缘版GLM-V-5B在手机与车机等设备上主要采用1.5B及2B规模的模型，而4B和5B规模的模型则更适用于PC平台。通过借鉴GLM-4系列的技术进步并优化调整其架构尺寸，实现了模型效能、实际推理效果以及部署简易性之间的最优平衡点。特别是在高通骁龙8 Elite这类终端设备上，借助混合量化技术和投机采样策略，GLM-Edge能够支持1.5B的对话型及2B的多模态模型以每秒60至100个tokens的速度进行高效解码，并展现出优异的实际推理表现。

GLM-Edge的核心特性

大型言语交流系统具备依托大规模语言模型实现的交流功能，能够解析和创造自然语言文本，适合应用于聊天机器人及智能化助手等领域。
多元信息处理模型融合视觉与语言元素，解析并阐述图片细节，适合应用于图像标记、视觉得分等多种跨媒体互动情境。
终端优化对智能手机、车载系统和个人电脑等终端设备进行了优化调整，确保在有限资源条件下能够实现高效的性能表现。
迅速推断于诸如高通骁龙8精英版这样的专用硬件平台之上，借助混合量化与推测性采样等技术手段，达到模型推理速度的显著提升。
多平台部署能够在包括Android、iOS及Windows在内的多种设备与操作系统中实现部署。

GLM-Edge的核心技术机制

预先训练的文本处理模型GLM-Edge系列模型依托于自回归的语言框架，通过在海量文本资料上的初步训练，掌握了语言的精细构造与含义表达。
转移学习完成预训练之后，该模型通过迁移学习调整以胜任具体的后续应用任务，例如生成对话或进行文本归类等。
数量化方法为了确保在终端设备上的高效执行，GLM-Edge利用量化方法，把模型中的权重及激活值由浮点格式转为较低精度的表达形式，比如INT4或INT8级别，从而缩小了模型体积并降低了运算要求。
组合量化策略通过整合多种量化技术，例如动态与静态量化方法，来协调优化模型效果及推断效率。
冒险抽样方法通过预先执行计算来降低实际所需的运算负担，从而加快模型的推断速率。

GLM-Edge项目的链接位置

Git存储库：访问该项目的网址为 https://github.com/THUDM/GLM-Edge
HuggingFace的模型集合请提供需要伪原创改写的具体内容，目前的信息不足以完成要求。
- 基于GLM架构的边缘聊天模型1.5亿参数版：访问链接以查看由THUDM开发的glm-edge-1.5b-chat模型详情 – https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-1.5b-chat
- 基于GLM架构的边缘40亿参数聊天模型访问此链接以查看THUDM的预训练模型glm-edge-4b-chat: https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-4b-chat
- GLM边际V-2B版本：可在https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-v-2b查看相关信息。
- 边缘版GLM-V-5B模型访问此链接以查看经过优化的预训练模型：https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-v-5b，该模型由THUDM开发并托管在Hugging Face平台上。
网上试用演示版本由于提供的内容仅有冒号，并没有实际的内容需要进行伪原创改写，因此无法完成请求。如果有具体文本需要处理，请提供详细信息。
- 基于GLM架构的边缘聊天模型1.5B版本访问此链接以查看相关项目：https://huggingface.co/spaces/THUDM-HF-SPACE/GLM-Edge-1.5B-Chat-Space
- 边缘版GLM-V-5B：访问此链接以查看经过改编但仍保留原始意图的内容 – https://huggingface.co/spaces/THUDM-HF-SPACE/GLM-Edge-V-5B-Space 的版本。请注意，实际内容未变，只是表述方式有所调整。由于提供的原文实际上是一个网址，并且要求保持原意不变但表达不同，在这种情况下直接解释访问链接的目的可能是最合适的处理方法。