智谱AI发布论文介绍了大语言模型家族ChatGLM，这些模型由GLM-130B发展到GLM-4系列，包括GLM-4、GLM-4-Air和GLM-4-9B。这些模型代表了该家族中最强大的版本，它们结合了之前几代ChatGLM的经验和技术。总的来说，ChatGLM是一个多功能、高性能的大型语言模型，它通过不断学习和适应，能够在多种语言环境下理解和生成语言，完成复杂的任务。
- 论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.12793
- 模型地址：https://huggingface.co/THUDM
- GitHub：https://github.com/THUDM
主要功能：
- 多语言支持：主要针对中文和英文，但也支持其他24种语言。
- 高质量的对齐：通过多阶段的后训练过程，包括监督式微调和从人类反馈中学习，来提高模型的性能。
- 指令跟随：能够按照用户的指令来执行任务。
- 长文本处理：可以处理长篇幅的文本，保持信息的连贯性。
主要特点：
- 大规模预训练：在万亿级别的token上进行预训练，确保了模型的语言理解能力。
- 性能优越：在多个通用评估指标上与GPT-4等其他先进模型相媲美或更优。
- 自主工具使用：GLM-4 All Tools模型能够理解用户意图，并自主决定何时以及使用哪些工具来完成任务，比如网络浏览器、Python解释器、文本到图像模型等。
工作原理：
ChatGLM模型基于Transformer架构，通过自回归填空目标进行预训练。在预训练后，模型会经历一系列后训练过程，包括监督式微调（SFT）和强化学习（RLHF），以更好地符合人类偏好和指令。模型通过分析用户输入的意图，规划解决过程，并调用外部工具来完成任务。
具体应用场景：
- 信息检索：使用网络浏览器搜索信息并给出答案。
- 数学问题解决：利用Python解释器来解决数学问题。
- 图像生成：使用文本到图像的模型根据描述生成图片。
- 编程任务：帮助解决编程问题，提供代码示例和解释。
- 多轮对话：在对话中理解上下文，提供连贯的回答。
0条评论