智谱清言震撼升级!GLM-4-9B模型开源:性能飙升40%,上下文处理能力翻倍,你准备好了吗?

AI前沿1个月前发布 wanglu852
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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。

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