GLM-Edge是一系列優化的大語言對話模型及多模態理解模型，專為端側部署而設計。該系列包含多款模型：GLM-Edge-1.5B-Chat、GLM-Edge-4B-Chat、GLM-Edge-V-2B和GLM-Edge-V-5B。其中，1.5B和2B模型主要服務于手機及車載平臺，4B和5B模型則適用于PC等設備。GLM-Edge基于GLM-4系列的技術積累，經過模型結構和尺寸的調整，以實現性能、推理效果和實際應用之間的最佳平衡。

GLM-Edge是什么

GLM-Edge是智譜開源推出的一系列針對端側設備優化的大語言對話模型及多模態理解模型。它包括GLM-Edge-1.5B-Chat、GLM-Edge-4B-Chat、GLM-Edge-V-2B和GLM-Edge-V-5B。其中，1.5B和2B模型主要面向手機、車載系統等平臺，而4B和5B模型則更適合PC等設備。GLM-Edge在高通驍龍8 Elite等端側平臺上，憑借混合量化方案和投機采樣技術，能夠實現每秒60至100個tokens的快速解碼，展現出卓越的推理性能。

GLM-Edge的主要功能

• 大語言對話能力：基于大型語言模型提供自然語言理解與生成，適用于智能助手及機器人等應用場景。
• 多模態理解：結合視覺信息與語言內容，進行圖像描述和理解，適用于圖像標注和視覺問答等交互場景。
• 端側優化：為手機、車載和PC等設備進行專門優化，確保在資源有限的環境中高效運行。
• 快速推理能力：在特定硬件平臺上，利用混合量化和投機采樣技術，提供高速的模型推理。
• 跨平臺支持：能夠在多種硬件及操作系統上部署，包括Android、iOS和Windows等。

GLM-Edge的技術原理

• 自回歸語言模型：GLM-Edge系列基于自回歸模型，在大規模文本數據上進行預訓練，掌握語言的復雜結構和語義。
• 遷移學習技術：通過遷移學習，使模型能夠適應特定的下游任務，如對話生成和文本分類。
• 模型量化：采用量化技術將模型權重和激活從浮點數轉換為低精度表示（如INT4或INT8），以減少模型大小和計算需求。
• 混合量化策略：運用動態量化與靜態量化相結合的方式，平衡模型性能與推理速度。
• 投機采樣方法：通過預測性計算，減少實際計算量，從而提高推理速度。

GLM-Edge的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/THUDM/GLM-Edge
• HuggingFace模型庫：
  • GLM-Edge-1.5B-Chat：https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-1.5b-chat
  • GLM-Edge-4B-Chat：https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-4b-chat
  • GLM-Edge-V-2B：https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-v-2b
  • GLM-Edge-V-5B：https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-v-5b
• 在線體驗Demo：
  • GLM-Edge-1.5B-Chat：https://huggingface.co/spaces/THUDM-HF-SPACE/GLM-Edge-1.5B-Chat-Space
  • GLM-Edge-V-5B：https://huggingface.co/spaces/THUDM-HF-SPACE/GLM-Edge-V-5B-Space

GLM-Edge的應用場景

• 智能助手與機器人：提供自然語言交互，幫助用戶解決問題和執行任務。
• 語音識別與語音助手：可集成于智能音箱、車載系統等設備中，支持語音控制功能。
• 客戶服務：用于自動回復客戶咨詢，提供支持，減輕客服人員的工作負擔。
• 教育與學習：作為語言學習工具，幫助學生練言和理解復雜概念。
• 內容創作與編輯：輔助寫作，生成文章、報告等內容，提高創作效率。