四代GLM模型：GLM-4-9B的全面升级与特性介绍

模型性能与上下文扩展

如何提升模型的性能和上下文处理能力？

• 性能提升：四代GLM模型（GLM-4-9B）在性能上有了全面的提升，特别是在函数调用能力上，相比于上一代模型提升了接近40%。
• 上下文扩展：模型的上下文处理能力从128K扩展到了1兆字节，意味着模型能同时处理约两百万字的输入，相当于两本《红楼梦》或125篇论文的长度。

预训练与模型规模

预训练方面有哪些改进？

• 预训练数据：几乎利用了所有的网页数据，并追踪获得10T的高质量多元数据。
• 训练框架：采用FP8精度进行预训练，预训练效率提升至上一代模型的3.5倍。
• 模型规模：模型规模扩大到9B，用10T的计算量追求极限性能，确保在有限的显存下发挥极致性能。

中英文综合性能提升

中英文综合性能有哪些显著提升？

• 中文对齐能力：在中文对齐能力上，GLM49B模型相比于上一代提升了40%。
• 英文性能：在英文方面小幅领先，尤其是在指令遵循、数学和代码能力上。

多模态能力与多语言支持

多模态能力有哪些新特性？

• 多模态模型：首次开源了GLM4V9B多模态模型，能够处理文本和视觉数据，性能上超越了许多参数量更大的开源模型。
• 多语言支持：模型支持26种语言输入，词表从6万升级到15万，编码效率平均提升30%。

函数调用能力与Autos功能

函数调用能力有哪些升级？

• 函数调用能力：在Berklee的函数调用排行榜上，GLM49B的函数调用能力提升了接近40%，性能直逼GPT-4 Turbo。
• Autos功能：模型可以智能调用网页浏览器、代码解释器等工具，根据执行结果迭代交互，完成复杂任务。

模型应用与性价比

模型的应用和性价比如何？

• 应用：GLM49B模型适用于多种复杂任务，如处理大量信息、与真实世界交互等。
• 性价比：GLM4Air模型的性能媲美GPT-400166，但拥有更极致的性价比，推理速度提升至原来的300%。

总结

GLM49B模型通过全面的升级，不仅在性能和上下文处理能力上有了显著提升，还增强了多模态能力和多语言支持，为开发者提供了更强大的工具。同时，模型的性价比极高，适合广泛的应用场景。

我认为：GLM49B模型的升级展示了人工智能技术的快速发展，特别是在处理复杂任务和多语言环境下的应用。这种技术的进步是AI模型更加智能化，能够更好地服务于人类社会。

,keywords,GLM49B模型,多模态能力,函数调用能力,上下文扩展,预训练,多语言支持,性价比,人工智能技术,