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上面表格中最底下的GLM-4就是这个提问最初讨论的旧版模型，现在已经被更新的模型取代了，而最上面的GLM-4-Plus就是这个系列目前综合性能最强的旗舰模型。 API调用测试 我试着搭了一个简单的案例，通过调用GLM-4-Plus模型的API，做了一个「文言文翻译器」。 GLM-4.5的规模和Qwen3-480B直接竞争，可以观察一下主打的Agentic Coding性能。 模型训练方面值得关注的点是 Muon + 比较常规的 GQA （不是GLM4-0414的那种KV cache开销堪比MLA的极少KV head的设计）。 广义线性模型GLM很简单，举个例子，药物的疗效和服用药物的剂量有关。 这个相关性可能是多种多样的，可能是简单线性关系（发烧时吃一片药退烧0.1度，两片药退烧0.2度，以此类推；这种情况就是一般线性模型），也可能是比较复杂的其他关系，如指数关系.
GLM 还有两个改进点，一个是 打乱空白区域的预测顺序，另一个是 使用二维位置编码。 实验表明，GLM 在参数量和计算成本相同的情况下，能够在 SuperGLUE 基准测试中显著超越BERT，并且在使用相似规模的语料（158GB）预训练时，能够超越 RoBERTa 和 BART。 在GLM模型中我们没有r2，但是我们能得到的最接近的是解释偏差，其计算为 残差越小，模型越好。 然而，使用残差作为拟合优度度量并非没有争议; 9.5.4绘制拟合值 在讨论如何评估第9.5.2节中呈现的数值输出之前，我们将概述模型正在做什么。 在此之前，GLM 的开源代码主要是由 PyTorch、DeepSpeed 以及 Apex 来实现，并且基于 DeepSpeed 提供的数据并行和模型并行技术训练了 GLM-Large（335M），GLM-515M（515M），GLM-10B（10B）等大模型，这在一定程度上降低了 GLM 预训练模型的使用门槛。
一般线性模型（GLM） 相同点 都属于线性模型的范畴，可以用线性回归来分析。 都是通过假设一个线性的关系来描述响应变量和自变量之间的关系。 不同点 一般线性模型对于响应变量的分布没有要求，可以是连续的数据，也可以是二项分布、泊松分布等离散数据。
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。 结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 GLM-4.5由于训练算法的创新，能在单模型中原生融合推理、编码、智能体能力的模型，这应该是行业第一个做到的，可以无缝切换用于复杂推理的思考模式，以及用于快速回答的非思考模式，而且它的Agent工具调用可靠性更高，这就使得GLM-4.5模型综合能力强于其他. GLM-Z1-9B-0414 研究团队沿用上述一系列技术，训练了一个保持开源传统的 9B 小尺寸模型。 尽管规模更小，GLM-Z1-9B-0414 在数学推理和通用任务中依然展现出极为优秀的能力，其整体表现已处于同尺寸开源模型中的领先水平。
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