GLM-4-9B-Chat: Multilinguales und multimodales Chatmodell für Webentwicklung und UI-Design

Das GLM-4-Modell der THUDM-Forschungsgruppe stellt eine neue Generation multilingualer und multimodaler Chatmodelle dar. Die Open-Source-Reihe umfasst insbesondere das GLM-4-9B-Chat, das als leistungsfähiges 9-Milliarden-Parameter-Modell für Konversationsanwendungen optimiert wurde.

Technische Spezifikationen

• Architektur: Autoregressives Blank-Filling mit generalisierter Sprachmodellierung
• Trainingsziel: Multitask-Fähigkeiten für NLU (Natural Language Understanding) und NLG (Natural Language Generation)
• Open-Source-Version: Vollständig fine-tunierbares Basismodell auf Hugging Face verfügbar
• Quantisierungen: GGUF-Quantisierungen für lokalen Betrieb unter „bartowski/THUDM_GLM-4-9B-0414-GGUF“

Modellimplementierung

Für die Inferenz wird die Transformers-Bibliothek mit CUDA-Beschleunigung empfohlen:

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Hardwarekonfiguration
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'  # Mehrere GPUs: Kommagetrennte IDs

# Modellinitialisierung
MODEL_PATH = "THUDM/glm-4-9b-chat-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_PATH,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    device_map="auto"
).eval()

# Inferenz-Pipeline
query = "Ihre Eingabe hier"
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "content": query}],
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(device)

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=2500, do_sample=True, top_k=1)

Anwendungsbereiche (laut Performance-Tests)

1. Webentwicklung: Generierung funktionsfähiger JavaScript/HTML5-Spiele (z.B. Retro-Pong)
2. UI-Design: SVG-Generierung und CSS-Layouts
3. Spieleprogrammierung: Pygame- und Retro-Python-Implementierungen
4. Multimodale Aufgaben: Bildbeschreibung und Cross-Modal-Inferenz (in kombinierten Modellvarianten)

Hardwareempfehlungen

Leistungsmerkmale

• Kontextlänge: Bis zu 8K Tokens in Standardkonfiguration
• Batch Processing: Unterstützung für matrixoptimierte parallele Inferenz
• Templating-System: Integrierte ChatML-Unterstützung über apply_chat_template
• Lokaler Betrieb: GGUF-Quantisierungen für CPUs/GPUs via LM Studio kompatibel

Aktuelle Modellvarianten umfassen spezialisierte Versionen für Langtextverarbeitung und multimodale Eingaben, dokumentiert im technischen Forschungsbericht der THUDM-Gruppe. Die Dokumentation betont die Kompatibilität mit gängigen ML-Toolchains wie vLLM und Ollama.

Für Entwickler zeigt das Modell besonders starke Ergebnisse bei der Generierung von Webapplikationen, wobei selbst komplexe JS-Spielelogik zuverlässig implementiert wird. Testläufe demonstrieren die Fähigkeit zur Erstellung voll funktionsfähiger Pong-Klone mit CSS-Animationen und Game-Loops – ganz ohne manuelle Codekorrekturen.

Quelle: https://github.com/THUDM/GLM-4

Lies mehr über ByteDance UI-TARS-1.5