智谱推出新一代基座大模型GLM-4

今天智谱推出新一代基座大模型GLM-4。

GLM-4

新一代基座大模型GLM-4，整体性能相比GLM3全面提升60%，逼近GPT-4；支持更长上下文；更强的多模态；支持更快推理速度，更多并发，大大降低推理成本；同时GLM-4增强了智能体能力。

基础能力（英文）： GLM-4 在 MMLU、GSM8K、MATH、BBH、HellaSwag、HumanEval等数据集上，分别达到GPT-4 94%、95%、91%、99%、90%、100%的水平。

指令跟随能力： GLM-4在IFEval的prompt级别上中、英分别达到GPT-4的88%、85%的水平，在Instruction级别上中、英分别达到GPT-4的90%、89%的水平。

对齐能力： GLM-4在中文对齐能力上整体超过GPT-4。

长文本能力： 我们在LongBench（128K）测试集上对多个模型进行评测，GLM-4性能超过 Claude 2.1；在「大海捞针」（128K）实验中，GLM-4的测试结果为 128K以内全绿，做到100%精准召回。

多模态-文生图： CogView3在文生图多个评测指标上，相比DALLE3 约在 91.4% ~99.3%的水平之间。

用通俗易懂的方式讲解系列

用通俗易懂的方式讲解：不用再找了，这是大模型最全的面试题库
用通俗易懂的方式讲解：这是我见过的最适合大模型小白的 PyTorch 中文课程
用通俗易懂的方式讲解：一文讲透最热的大模型开发框架 LangChain
用通俗易懂的方式讲解：基于 LangChain + ChatGLM搭建知识本地库
用通俗易懂的方式讲解：基于大模型的知识问答系统全面总结
用通俗易懂的方式讲解：ChatGLM3 基础模型多轮对话微调）
用通俗易懂的方式讲解：最火的大模型训练框架 DeepSpeed 详解来了
用通俗易懂的方式讲解：这应该是最全的大模型训练与微调关键技术梳理
用通俗易懂的方式讲解：Stable Diffusion 微调及推理优化实践指南
用通俗易懂的方式讲解：大模型训练过程概述
用通俗易懂的方式讲解：专补大模型短板的RAG
用通俗易懂的方式讲解：大模型LLM Agent在 Text2SQL 应用上的实践
用通俗易懂的方式讲解：大模型 LLM RAG在 Text2SQL 上的应用实践
用通俗易懂的方式讲解：大模型微调方法总结
用通俗易懂的方式讲解：涨知识了，这篇大模型 LangChain 框架与使用示例太棒了

技术交流

技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。一个人走的很快、一堆人可以走的更远。

建立了大模型技术交流群， 大模型学习资料、数据代码、技术交流提升，均可加知识星球交流群获取，群友已超过2000人，添加时切记的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友。

方式①、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：技术交流
方式②、添加微信号：mlc2060，备注：技术交流

在这里插入图片描述

ALL Tools

GLM-4 实现自主根据用户意图，自动理解、规划复杂指令，自由调用网页浏览器、Code Interpreter代码解释器和多模态文生图大模型，以完成复杂任务。

简单来讲，即只需一个指令，GLM-4会自动分析指令，结合上下文选择决定调用合适的工具。

All Tools -文生图。 GLM-4 能够结合上下文进行AI绘画创作（CogView3），如下图所示，大模型能够遵循人的指令来不断修改生成图片的结果：

All Tools - 代码解释器。 GLM-4能够通过自动调用python解释器，进行复杂计算（例如复杂方程、微积分等），在GSM8K、MATH、Math23K等多个评测集上都取得了接近或同等GPT-4 All Tools的水平。

同样GLM-4 也可以完成文件处理、数据分析、图表绘制等复杂任务，支持处理Excel、PDF、PPT等格式文件。

All Tools - 网页浏览。 GLM-4 能够自行规划检索任务、自行选择信息源、自行与信息源交互，在准确率上能够达到 78.08，是GPT-4 All Tools 的116%。

All Tools - Function Call。 GLM-4 能够根据用户提供的Function描述，自动选择所需 Function并生成参数，以及根据 Function 的返回值生成回复；同时也支持一次输入进行多次 Function 调用，支持包含中文及特殊符号的 Function 名字。这一方面GLM-4 All Tools 与 GPT-4 Turbo 相当。