GLM-Edge：智谱端侧大语言与多模态模型的创新应用与优势分析

GLM-Edge是一系列优化的大语言对话模型及多模态理解模型，专为端侧部署而设计。该系列包含多款模型：GLM-Edge-1.5B-Chat、GLM-Edge-4B-Chat、GLM-Edge-V-2B和GLM-Edge-V-5B。其中，1.5B和2B模型主要服务于手机及车载平台，4B和5B模型则适用于PC等设备。GLM-Edge基于GLM-4系列的技术积累，经过模型结构和尺寸的调整，以实现性能、推理效果和实际应用之间的最佳平衡。

GLM-Edge是什么

GLM-Edge是智谱开源推出的一系列针对端侧设备优化的大语言对话模型及多模态理解模型。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模型主要面向手机、车载系统等平台，而4B和5B模型则更适合PC等设备。GLM-Edge在高通骁龙8 Elite等端侧平台上，凭借混合量化方案和投机采样技术，能够实现每秒60至100个tokens的快速解码，展现出卓越的推理性能。

GLM-Edge的主要功能

• 大语言对话能力：基于大型语言模型提供自然语言理解与生成，适用于智能助手及机器人等应用场景。
• 多模态理解：结合视觉信息与语言内容，进行图像描述和理解，适用于图像标注和视觉问答等交互场景。
• 端侧优化：为手机、车载和PC等设备进行专门优化，确保在资源有限的环境中高效运行。
• 快速推理能力：在特定硬件平台上，利用混合量化和投机采样技术，提供高速的模型推理。
• 跨平台支持：能够在多种硬件及操作系统上部署，包括Android、iOS和Windows等。

GLM-Edge的技术原理

• 自回归语言模型：GLM-Edge系列基于自回归模型，在大规模文本数据上进行预训练，掌握语言的复杂结构和语义。
• 迁移学习技术：通过迁移学习，使模型能够适应特定的下游任务，如对话生成和文本分类。
• 模型量化：采用量化技术将模型权重和激活从浮点数转换为低精度表示（如INT4或INT8），以减少模型大小和计算需求。
• 混合量化策略：运用动态量化与静态量化相结合的方式，平衡模型性能与推理速度。
• 投机采样方法：通过预测性计算，减少实际计算量，从而提高推理速度。

GLM-Edge的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/THUDM/GLM-Edge
• HuggingFace模型库：
  • 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
• 在线体验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的应用场景

• 智能助手与机器人：提供自然语言交互，帮助用户解决问题和执行任务。
• 语音识别与语音助手：可集成于智能音箱、车载系统等设备中，支持语音控制功能。
• 客户服务：用于自动回复客户咨询，提供支持，减轻客服人员的工作负担。
• 教育与学习：作为语言学习工具，帮助学生练言和理解复杂概念。
• 内容创作与编辑：辅助写作，生成文章、报告等内容，提高创作效率。