清華發(fā)布GLM 4！32B參數(shù)模型硬剛GPT-4o，性能驚艷 原創(chuàng) 精華
在當今這個日新月異的科技時代，大語言模型（LLMs）的競賽早已如火如荼地展開。從最初的簡單模型，到如今動輒數(shù)千億參數(shù)的龐然大物，研究人員和企業(yè)們一直在探索如何讓這些模型變得更智能、更高效、更實用。然而，隨著模型規(guī)模的不斷擴大，隨之而來的挑戰(zhàn)也愈發(fā)明顯：如何在提升推理能力的同時，提供強大的多語言支持？如何在復雜的開放性任務中表現(xiàn)出色，而不被高昂的計算成本所拖累？這些問題，就像懸在頭頂?shù)倪_摩克利斯之劍，時刻考驗著每一個參與者。
就在這樣的背景下，清華大學的THUDM團隊帶著他們的最新力作——GLM 4，強勢登場了。尤其是其中的GLM-Z1-32B-0414版本，憑借其獨特的設計理念和卓越的性能表現(xiàn)，迅速在眾多模型中脫穎而出，與GPT-4o、DeepSeek-V3等知名模型展開了正面交鋒。那么，GLM 4究竟有何過人之處？它又是如何在320億參數(shù)的“中等身材”下，實現(xiàn)與超大模型相媲美的性能呢？接下來，就讓我們一起深入探索GLM 4的奧秘。
一、GLM 4的誕生背景與使命
在大語言模型的發(fā)展歷程中，小型模型雖然在成本和可及性上具有優(yōu)勢，但往往在性能上難以與大型模型抗衡。這就導致了一個尷尬的局面：企業(yè)和研究機構要么選擇性能有限的小模型，要么就得承擔高昂的計算成本去使用大模型。為了解決這一矛盾，開發(fā)出既能高效計算，又具備強大推理和指令跟隨能力的中型模型，成為了當務之急。
GLM 4正是在這樣的需求下應運而生。它旨在通過創(chuàng)新的技術手段和優(yōu)化的訓練策略，打破傳統(tǒng)模型在規(guī)模與性能之間的固有平衡，為用戶提供一種更加經(jīng)濟實惠且性能卓越的選擇。而GLM-Z1-32B-0414，作為這一系列的核心代表，更是承載著這一使命，向世界證明了中型模型的巨大潛力。
二、GLM 4的技術亮點與創(chuàng)新
（一）強大的多語言能力和推理策略
GLM 4的訓練數(shù)據(jù)堪稱海量，達到了15萬億個標記。如此龐大的數(shù)據(jù)基礎，為模型提供了豐富的語料支持，使其能夠輕松應對多種語言的復雜任務。而其獨特的“思考模式”（thinking mode），更是讓模型在處理推理任務時如魚得水。這種模式通過模擬人類的思考過程，讓模型在面對問題時能夠進行更深入、更全面的分析，從而得出更準確的答案。
例如，在處理一個復雜的數(shù)學問題時，GLM 4不會像傳統(tǒng)模型那樣簡單地套用公式，而是會先對問題進行分解，分析其中的邏輯關系，再逐步推導出解決方案。這種深度思考的能力，使得GLM 4在推理類基準測試中表現(xiàn)尤為出色，甚至能夠與參數(shù)高達6710億的GPT-4o和DeepSeek-V3一較高下。
（二）先進的訓練技術與優(yōu)化策略
在技術層面，GLM-Z1-32B-0414采用了多種前沿的訓練方法。首先，它利用了大量高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)，包括合成生成的推理任務，來強化模型的分析能力。這就好比給模型提供了一個個精心設計的“思維訓練營”，讓其在不斷的練習中提升自己的邏輯推理能力。
此外，模型還引入了拒絕采樣（rejection sampling）和強化學習（reinforcement learning, RL）等復雜技術。拒絕采樣能夠幫助模型在生成回答時避免產(chǎn)生不合理的內(nèi)容，而強化學習則通過模擬人類的反饋機制，讓模型在不斷的試錯中學習如何更好地完成任務。比如在編程任務中，模型會根據(jù)代碼的執(zhí)行結果來調(diào)整自己的生成策略，從而生成更高效、更準確的代碼。
更值得一提的是，GLM-Z1系列中的“深度推理模型”（Deep Reasoning Model）變體，通過冷啟動方法結合擴展的強化學習訓練，專門針對復雜的數(shù)學、邏輯和編程任務進行了優(yōu)化。這種深度訓練方式，讓模型在處理高難度任務時能夠展現(xiàn)出更強的適應性和靈活性。
（三）獨特的“反芻”能力
除了上述技術亮點，GLM-Z1-Rumination-32B-0414版本還引入了一種名為“反芻”（rumination）的全新方法。這種方法允許模型在面對開放性、復雜性問題時，進行更長時間的深度思考。想象一下，當我們在面對一個棘手的問題時，往往會反復思考、斟酌，試圖從不同的角度找到解決方案。GLM-Z1-Rumination-32B-0414正是借鑒了這種人類的思考方式，通過整合先進的搜索工具和多目標強化學習，讓模型能夠在復雜的任務中進行更深入的探索。
例如，在進行兩個城市的人工智能發(fā)展比較分析時，模型不會僅僅停留在表面的描述，而是會深入挖掘每個城市在人工智能領域的優(yōu)勢、劣勢、未來發(fā)展規(guī)劃等多方面信息，并結合搜索工具獲取更多的數(shù)據(jù)支持，最終生成一份全面、深入的分析報告。這種“反芻”能力，讓GLM-Z1-Rumination-32B-0414在研究型寫作和復雜檢索任務中表現(xiàn)得尤為出色，為用戶提供了更強大的工具支持。
三、GLM 4的性能表現(xiàn)
GLM 4系列的性能數(shù)據(jù)無疑是其最大的亮點之一。在多個基準測試中，GLM-4-32B-0414都展現(xiàn)出了令人矚目的成績。在指令遵循基準測試IFEval中，GLM 4取得了87.6的高分，這一成績足以證明其在理解并執(zhí)行用戶指令方面的強大能力。而在任務自動化基準測試TAU-Bench中，GLM 4在零售場景中得分68.7，在航空場景中得分51.2，這些成績都表明了模型在不同實際應用場景中的廣泛適用性。
在搜索增強型問答任務中，GLM 4通過SimpleQA測試，取得了88.1的高分，這說明其在處理基于搜索的問答任務時能夠快速準確地找到答案。此外，在函數(shù)調(diào)用任務的BFCL-v3基準測試中，GLM 4與GPT-4o的表現(xiàn)不相上下，總分達到了69.6。而在實際的代碼修復場景中，通過SWE-bench測試，GLM 4在使用Moatless框架時成功率達到33.8%，這一成績不僅展示了其在編程領域的實用性，也進一步證明了其在實際應用中的價值。
四、GLM 4的實用價值與應用場景
GLM 4不僅在技術上具有創(chuàng)新性，在實際應用中也展現(xiàn)出了巨大的價值。其320億參數(shù)的“中等身材”，使其在性能和計算成本之間取得了完美的平衡。對于許多企業(yè)和研究機構來說，這意味著他們可以在不投入過多計算資源的情況下，享受到高性能AI解決方案帶來的便利。
例如，在企業(yè)自動化辦公場景中，GLM 4可以快速生成工作報告、分析數(shù)據(jù)、處理郵件等任務，大大提高工作效率。在科研領域，GLM-Z1-Rumination-32B-0414的“反芻”能力能夠幫助研究人員進行復雜的文獻綜述、數(shù)據(jù)分析和研究方案設計，為科研工作提供有力支持。而對于那些資源有限的用戶，GLM-Z1-9B-0414版本則是一個絕佳的選擇。盡管其參數(shù)僅為90億，但仍然在數(shù)學推理和通用任務中表現(xiàn)出色，在資源受限的情況下，能夠?qū)崿F(xiàn)效率與效果的完美平衡。
五、如何使用GLM 4
為了讓更多的用戶能夠方便地使用GLM 4，THUDM團隊還提供了詳細的模型使用指南。以下是一些關鍵的使用建議：
（一）采樣參數(shù)設置
- 溫度（temperature）：建議設置為0.6，以平衡創(chuàng)造力和穩(wěn)定性。
- 累積概率閾值（top_p）：推薦值為0.95，用于控制采樣過程中的多樣性。
- top_k：設置為40，可以過濾掉罕見的標記，同時保持一定的多樣性。
- 最大新標記數(shù)（max_new_tokens）：建議設置為30000，為模型的思考過程留出足夠的空間。
（二）強制思考
在對話的第一行添加??<think>\n???，確保模型在回應之前先進行思考。如果使用??chat_template.jinja??，這一提示會自動注入，從而強制模型進行思考。
（三）對話歷史裁剪
僅保留最終用戶可見的回復。隱藏的思考內(nèi)容不應保存到歷史記錄中，以減少干擾。這一功能已經(jīng)在??chat_template.jinja??中實現(xiàn)。
（四）處理長上下文（YaRN）
當輸入長度超過8192個標記時，可以考慮啟用YaRN（Rope Scaling）。在支持的框架中，只需在??config.json??中添加以下代碼片段：
"rope_scaling": {
"type": "yarn",
"factor": 4.0,
"original_max_position_embeddings": 32768
}靜態(tài)YaRN會均勻應用于所有文本。它可能會略微降低短文本的性能，因此建議根據(jù)需要啟用。
六、結語
GLM 4的出現(xiàn)，無疑是大語言模型領域的一次重大突破。它不僅在技術上實現(xiàn)了多項創(chuàng)新，更在性能和實用性之間找到了完美的平衡。無論是對于追求高性能的科研人員，還是希望在實際業(yè)務中應用AI的企業(yè)，GLM 4都提供了一個極具性價比的選擇。而其開源的傳統(tǒng)，更是讓更多的開發(fā)者和用戶能夠參與到這一前沿技術的探索和應用中來。
在未來的道路上，GLM 4還將不斷進化，持續(xù)為用戶提供更強大的功能和更優(yōu)質(zhì)的服務。我們有理由相信，GLM 4將成為大語言模型領域的一顆璀璨明珠，引領著人工智能技術走向更加輝煌的未來。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯
