使用智谱 GLM-4-9B 和 SiliconCloud 云服务快速构建一个编码类智能体应用
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使用智谱 GLM-4-9B 和 SiliconCloud 云服务快速构建一个编码类智能体应用
使用智谱 GLM-4-9B 和 SiliconCloud 云服务快速构建一个编码类智能体应用
飞书用户7250
飞书用户66132024年8月2日修改
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GLM-4-9B 有多强
智谱家 GLM-4-9B 模型的发布，可以称得上大模型开源领域的又一个里程碑事件，除了开源行为本身值得肯定，我觉得开源出来的模型可以接入线上应用直接使用，可能对我们做应用层的开发者意义更大。话不多说，看 GLM-4-9B 的介绍：
首先 GLM-4-9B 模型结构与 GLM-3-9B 变化不大，主要是模型层数由 28 增加到 40，词表大小由 65024 扩充到 151552、支持的上下文长度支持从 32K、128K 扩展到 128K、1M（GLM-4-9B-Chat-1M），做应用最关注的就是长上下文（多轮对话记忆保持、各种阅读助手、长文本理解等常见场景）能力和 Function Call() 能力（工具调用，构建智能体应用的基础）。
1M 的上下文长度（约 200 万中文字符）方面，GLM-4-9B 在大海捞针([1])测试中全绿。
大海捞针测试
不过根据英伟达研究团队最近新提出的名为RULER()的新基准，这里选用的测试方法（测试的 LWM 声称上下文长度 1M，实际不到 4K）测出来的结果有水分，这个我还会自己测试下。
很多大模型上下文长度虚标严重
Function Call 能力也属于 gpt-4-turbo 级别，使用 Berkeley Function-Calling Leaderboard([2]) 测试集，这个对我来说比较有说服力，有兴趣的可以看看测试集设计，不过毕竟测试集公开，混在训练集里也不好说，这个我也按照相同思路设计了对应的私有中文测试集，引入之前也会再跑一次作为交叉验证。
SiliconCloud 有多好用
SiliconCloud 是硅基流动推出的 GenAI 云服务，这是国内同类产品中我体验最好的一家，便宜且推理速度还快，国外已经有很多类似服务了，比如 Banana([3]), Replicate([4]), Beam([5]), Modal([6]) 、OctoAI([7])、ModelZ([8])、BentoML([9])等，这类服务主要用于私有模型或常见开源模型托管，通过它们自研的推理加速引擎、大模型基础设施优化能力，大幅降低大模型的部署及推理成本，降低 AI 应用的成本，加速 AI 产品的落地 。
推理价格
SiliconCloud 便宜又快的原因就在于硅基流动自研的 LLM 推理加速引擎 SiliconLLM ，支持 Llama3、Mixtral、DeepSeek、Baichuan、ChatGLM()、Falcon、01-ai（零一万物开源的系列模型）、GPT-NeoX 等模型加速，下面是 SiliconLLM 与推理框架vLLM([10])（伯克利大学 LMSYS 组织开源）、Tensorrt-LLM([11])（英伟达开源）的性能比较。