智譜AI推出國產(chǎn)大模型GLM-4 中文能力比肩GPT-4

1月16日消息，智譜AI今天發(fā)布全自研第四代基座大模型GLM-4，性能相比前一代GLM-3提升60%、中文能力比肩GPT-4。

智譜AI CEO張鵬介紹，GLM-4的整體性能相比上一代大幅提升，逼近GPT-4。它可以支持更長(zhǎng)的上下文，具備更強(qiáng)的多模態(tài)能力。同時(shí)，它的推理速度更快，支持更高的并發(fā)，大大降低推理成本。

除此之外，GLM-4大幅提升了智能體能力，GLM-4 All Tools 實(shí)現(xiàn)自主根據(jù)用戶意圖，自動(dòng)理解、規(guī)劃復(fù)雜指令，自由調(diào)用網(wǎng)頁瀏覽器、Code Interpreter代碼解釋器和多模態(tài)文生圖大模型以完成復(fù)雜任務(wù)。GLMs 個(gè)性化智能體定制功能亦同時(shí)上線，用戶用簡(jiǎn)單的提示詞指令就能創(chuàng)建屬于自己的 GLM 智能體。

中文能力比肩GPT-4

在基礎(chǔ)能力方面，GLM-4在各項(xiàng)評(píng)測(cè)集上的最終得分如下：

MMLU：81.5，達(dá)到GPT-4的94%水平；

GSM8K：87.6 ，達(dá)到GPT-4的95%水平；

MATH ：47.9，達(dá)到GPT-4的91%水平；

BBH ：82.3，達(dá)到GPT-4的99%水平；

HellaSwag ：85.4，達(dá)到GPT-4 的90%水平；

HumanEval：72，達(dá)到GPT-4的100%水平。

指令跟隨能力方面， GLM-4在IFEval Prompt提示詞跟隨中文方面達(dá)到和GPT-4的88%水平，指令跟隨（中文）方面達(dá)到 90%水平。

對(duì)齊能力上，基于AlignBench數(shù)據(jù)集，GLM-4超過了GPT-4的6月13日版本，逼近GPT-4最新11月6日版本的效果。GLM-4在中文推理、邏輯推理方面的能力，還有待進(jìn)一步提升。

GLM-4可以支持128k的上下文窗口長(zhǎng)度，單次提示詞可以處理的文本可以達(dá)到300頁。同時(shí)，在needle test（大海撈針）測(cè)試中，128K文本長(zhǎng)度內(nèi)GLM-4 模型均可做到幾乎100%的精度召回，并未出現(xiàn)長(zhǎng)上下文全局信息因?yàn)槭Ы苟鴮?dǎo)致的精度下降問題。

同時(shí)，多模態(tài)能力方面，GLM-4在文生圖（CogView3）和多模態(tài)理解都得到了增強(qiáng)。CogView3效果超過開源最佳的Stable Diffusion XL，逼近DALLE?3。

此外，GLM-4的All Tools能力全新發(fā)布。

GLM-4實(shí)現(xiàn)了自主根據(jù)用戶意圖，自動(dòng)理解、規(guī)劃復(fù)雜指令，自由調(diào)用網(wǎng)頁瀏覽器、Code Interpreter代碼解釋器和文生圖CogView3模型。

同時(shí)，GLM-4 通過代碼解釋器，會(huì)自動(dòng)調(diào)用代碼解釋器進(jìn)行復(fù)雜的方程或者微積分求解。對(duì)比GSM8K、Math以及Math23K三個(gè)數(shù)據(jù)集上的結(jié)果，GLM-4 All Tools取得和GPT-4 All Tools相當(dāng)?shù)男Ч?/p>

GLM-4的All Tools能力完全自動(dòng)，而且可以處理各種任務(wù)，比如包括文件處理、數(shù)據(jù)分析、圖表繪制等復(fù)雜任務(wù)，支持處理 Excel、PDF、PPT 等格式的文件。

GLMs上線 大模型開源基金共建生態(tài)

GLMs個(gè)性化智能體定制能力也同步上線。

基于GLM-4模型的強(qiáng)大能力，張鵬介紹介紹，用戶只要登錄智譜清言官方網(wǎng)站，用簡(jiǎn)單的提示詞指令就能創(chuàng)建屬于自己的GLM智能體。

用戶可以通過全新上線的智能體中心分享自己創(chuàng)建的各種智能體。GLM模型智能體的推出標(biāo)志著任何人都能夠自由運(yùn)用GLM-4模型并挖掘它的潛力，沒有任何編程基礎(chǔ)也能夠?qū)崿F(xiàn)大模型的便捷開發(fā)。這是智譜AI為降低大模型使用門檻所做的最新努力。

此前，智譜AI分別聯(lián)合CCF中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)、中國中文信息學(xué)會(huì)社會(huì)媒體處理專委會(huì)發(fā)起了CCF-智譜大模型基金、SMP-智譜大模型交叉學(xué)科基金，用于支持大模型理論、算法、模型、應(yīng)用等相關(guān)研究和跨領(lǐng)域交叉創(chuàng)新。去年兩支基金為來自全國三十余所高校參與的41個(gè)研究項(xiàng)目累計(jì)提供了超1000萬元現(xiàn)金和算力資源的科研支持。

2024年智譜AI也將發(fā)起開源開放的大模型開源基金。

據(jù)介紹，該計(jì)劃包括三個(gè)“1000”：智譜AI將為大模型開源社區(qū)提供1000張卡，助力開源開發(fā)；提供1000萬元的現(xiàn)金用來支持與大模型相關(guān)的開源項(xiàng)目；為優(yōu)秀的開源開發(fā)者提供1000億免費(fèi)API tokens。

張鵬表示，大模型開源基金的目的在于推動(dòng)大模型研發(fā)的大進(jìn)展，促進(jìn)大模型整個(gè)開源生態(tài)的大繁榮。面對(duì)全球的大模型創(chuàng)業(yè)者，智譜AI也將“Z計(jì)劃”進(jìn)一步升級(jí)，聯(lián)合生態(tài)伙伴發(fā)起總額10億人民幣的大模型創(chuàng)業(yè)基金用于支持大模型原始創(chuàng)新，覆蓋大模型算法、底層算子、芯片優(yōu)化、行業(yè)大模型和超級(jí)應(yīng)用等方向。

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