GLM-130B vs Monster API

Dans la bataille de GLM-130B vs Monster API, quel outil AI Large Language Model (LLM) sort en tête? Nous comparons les avis, les prix, les alternatives, les votes positifs, les fonctionnalités, et plus encore.

Lequel est meilleur? GLM-130B ou Monster API?

En comparant GLM-130B avec Monster API, qui sont tous deux des outils large language model (llm) alimentés par l'IA, GLM-130B est le grand gagnant en termes de votes positifs. GLM-130B a recueilli 7 votes positifs, et Monster API a recueilli 6 votes positifs.

Pas votre tasse de thé? Votez pour votre outil préféré et remuez les choses!

GLM-130B

GLM-130B

Qu'est-ce que GLM-130B?

GLM-130B propose un modèle de langage bilingue de 130 milliards de paramètres dans la pile de recherche ouverte THUDM construite autour de la recette de pré-entraînement General Language Model (GLM). Les poids ciblent les textes en anglais et en chinois, et le dépôt GitHub fournit le code d'inférence, les tâches d'évaluation et les points de contrôle acceptés à ICLR 2023. Vous pouvez exécuter une génération de gauche à droite ou un remplissage à blanc avec les tokens [MASK] et [gMASK] sur un matériel tenant sur un seul serveur multi-GPU plutôt que via une API propriétaire.

Alors que la plupart des modèles de plus de 100 milliards restent fermés, GLM-130B publie les poids du modèle, les notes d'entraînement et les configurations YAML pour plus de 30 benchmarks. Sa voie de quantification INT4 est optimisée pour que quatre cartes RTX 3090 (24GB) puissent héberger l'inférence avec presque aucune perte de précision, un seuil bien plus bas que la configuration de huit A100 (40GB) utilisée pour les exécutions FP16 complètes. L'objectif d'entraînement combine un remplissage à blanc autorégressif sur 95 % des tokens avec des données d'instruction multitâches issues de T0++ et DeepStruct, ce qui constitue un pari différent du pré-entraînement causal standard de type GPT.

Les chercheurs étudiant le transfert zéro-shot bilingue, la quantification de grands modèles ou les benchmarks reproductibles de LLM tireront le meilleur parti de GLM-130B. Le dépôt se concentre sur les outils d'évaluation et d'inférence plutôt que sur un produit de chat hébergé, bien que THUDM ait ensuite dérivé les travaux de dialogue dans ChatGLM. Prévoyez d'apporter vos propres GPU, un stockage pour un point de contrôle de 260GB et de la patience pour le formulaire de téléchargement des poids.

Monster API

Monster API

Qu'est-ce que Monster API?

L'API Monster est une interface robuste et multifonctionnelle qui permet aux développeurs et aux entreprises de rationaliser leurs processus et de s'intégrer à la plateforme d'emploi Monster. Conçue pour être facile à utiliser et efficace, l'API Monster sert de canal pour automatiser les offres d'emploi, la recherche de CV et l'accès à un large éventail de données liées à l'emploi. Grâce à ses fonctionnalités optimisées pour le référencement, l'API contribue à améliorer la visibilité des offres d'emploi, en garantissant qu'elles atteignent les candidats les plus appropriés. La documentation détaillée et le support réactif facilitent l'intégration, permettant aux entreprises de se concentrer sur leurs opérations principales tout en optimisant leur stratégie de recrutement.

GLM-130B Votes positifs

7🏆

Monster API Votes positifs

6

GLM-130B Fonctionnalités principales

  • 130 milliards de paramètres entraînés sur 400+ milliards de tokens répartis également entre l'anglais et le chinois

  • Inférence FP16 complète sur un serveur avec 8 A100 (40GB) ou 8 V100 (32GB) GPU ; la quantification INT4 réduit les besoins à 4 cartes RTX 3090 (24GB)

  • L'intégration NVIDIA FasterTransformer atteint jusqu'à 2,5x plus rapide en décodage que Megatron sur matériel A100

  • Le dépôt fournit des configurations d'évaluation YAML pour plus de 30 tâches NLP avec des scripts de benchmark reproductibles

  • Deux tokens de masque supportent les flux de travail : [MASK] pour le remplissage court et [gMASK] pour la génération longue de gauche à droite

  • Le point de contrôle du modèle est livré sous forme d'une archive de 260GB divisée en 60 morceaux téléchargeables après approbation via formulaire

Monster API Fonctionnalités principales

  • Affichages d'emploi automatisés : Permet la publication automatisée d'offres d'emploi pour rationaliser le recrutement.

  • Capacité de recherche de CV : Fournit des fonctionnalités de recherche avancées pour accéder à une vaste base de données de CV.

  • Accès aux données liées à l'emploi : Offre un accès complet à un large éventail de données sur l'emploi.

  • Optimisé pour le référencement : Conçu pour améliorer la visibilité des offres d'emploi sur les moteurs de recherche.

  • Intégration efficace : API conviviale avec une documentation détaillée pour une intégration facile.

GLM-130B Catégorie

    Large Language Model (LLM)

Monster API Catégorie

    Large Language Model (LLM)

GLM-130B Type de tarification

    Free

Monster API Type de tarification

    Paid

GLM-130B Technologies utilisées

PyTorch
CUDA
DeepSpeed
Python
Docker
NVIDIA FasterTransformer
SwissArmyTransformer

Monster API Technologies utilisées

Aucune technologie répertoriée

GLM-130B Tags

Open Source
Bilingual LLM
Chinese NLP
Model Weights
Research Code
ICLR 2023
Zero-Shot Learning
Blank Infilling

Monster API Tags

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By Rishit