Cuuupid 在 Replicate 上的 Glm-4v-9b 模型入门指南

Source: Dev.to

Overview

Glm-4v-9b 是清华大学研发的强大多模态语言模型。它在多个基准测试上展示了最先进的性能，包括光学字符识别（OCR）。该模型属于 GLM‑4 系列，系列中还包括基础 glm-4-9b 模型以及面向聊天的变体 glm-4-9b-chat 和 glm-4-9b-chat-1m。

Model Variants

• glm-4-9b – 基础语言模型。
• glm-4-9b-chat – 为对话使用进行优化。
• glm-4-9b-chat-1m – 轻量级聊天版。
• glm-4v-9b – 为系列添加视觉理解能力，支持图像相关任务。

Capabilities

glm-4v-9b 模型可以：

• 生成详细的图像描述。
• 回答视觉问题（VQA）。
• 执行结合文本和视觉信息的多模态推理。
• 支持中文和英文两种语言。

Comparison with Other Models

与 sdxl-lightning-4step、cogvlm 等类似的多模态模型相比，glm-4v-9b 在广泛基准测试中表现突出。它已被证明在语言与视觉双重任务上优于 GPT‑4、Gemini 1.0 Pro 和 Claude 3 Opus 等模型。

Using the Model

Input

• Image – 任意你希望模型处理的图像（例如照片、示意图或扫描文档）。
• Prompt – 对任务或查询的文字描述，如 “描述图像中的场景” 或 “图片中显示的文字是什么？”

Output

模型返回的文本响应可能包括：

• 对输入图像的描述。
• 对视觉问题的答案。
• 结合视觉和文本信息的多模态推理结果。