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himanshu
他們在沒有依賴大型 NVIDIA 集群的情況下建造了 GLM-5，而主要是基於國內的中國硬體，這個生態系統相對不成熟。有趣的是，他們在量化、內核、異步調度、並行性等方面進行了非常聰明的優化。
2月18日 10:45
介紹 GLM-5 技術報告！
在 GLM-5 發佈後，我們將揭開其建構過程的面紗。主要創新包括：
- DSA 採用：顯著降低訓練和推理成本，同時保持長上下文的保真度
- 非同步強化學習基礎設施：通過將生成與訓練解耦，大幅提高後訓練效率
- 代理強化學習算法：使模型能更有效地從複雜的長期互動中學習
通過這些創新，GLM-5 在開源模型中實現了 SOTA 性能，特別是在現實世界的軟體工程任務中表現出色。
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