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作为国产大模型之光的智谱AI，究竟推出了多少模型？一篇文章带你详细了解！_智谱ai 模型名称

作者：Cpp五条 | 2024-04-07 07:27:23

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智谱ai 模型名称

虽然OpenAI发布了一系列基于GPT模型的产品，在不同领域取得了很高的成就。但是作为LLM领域绝对的领头羊，OpenAI没有按照其最初的Open初衷行事。无论是ChatGPT早期采用的GPT3，还是后来推出的GPT3.5和GPT4模型，OpenAI都因为担心被滥用而拒绝对模型进行开源，选择了订阅付费模式。

对于大型科技公司来说，自研LLM模型几乎是不可避免的，无论是为了展示实力还是出于商业竞争的目的。然而，对于缺乏计算能力和资金的中小企业以及希望基于LLM开发衍生产品的开发者来说，选择开源显然是更理想的选择。

在众多开源的LLMs中，清华大学和智谱AI的GLM系列由于其出色的效果，引起了广大关注。在2022年11月，斯坦福大学的大模型中心对全球范围内的30个重要大模型进行了深度评估。GLM-130B是唯一被选中的亚洲模型，在评价指标上也展现出了与GPT-3 175B相当的表现。

GLM系列的模型众多，大部分都是对标GPT系列的模型，如下图所示。

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GLM：由清华大学、北京智源人工智能研究院等联合发布的百亿模型，使用自回归填空目标进行预训练，并可以在各种自然语言理解和生成任务上进行微调。
GLM-130B：由清华智谱AI于2022年8月开源，是基于GLM继续开发的，在归一化、激活函数、掩码机制等方面进行了优化，打造的高精度千亿规模中英双语语言模型。
CodeGeeX：CodeGeeX是一个具有130亿参数的多编程语言代码生成预训练模型，但它并不是基于GLM架构的，而是一个单纯的从左到右的自回归Transformer解码器。CodeGeeX使用华为MindSpore框架实现，在20多种编程语言的代码语料库（总计超过8500亿Token）上进行了两个月预训练。CodeGeeX支持Python、C++、Java、JavaScript和Go等多种主流编程语言的代码生成，能够在不同编程语言之间进行准确的代码翻译转换。CodeGeeX2则是基于ChatGLM2-6B开发的。
ChatGLM：ChatGLM是基于GLM-130B进行指令微调得到的千亿对话模型，解决了GLM-130B在处理复杂问题、动态知识和人类可理解场景方面的限制和不足。ChatGLM-6B是在相同技术训练后开源的小规模参数量版本，方便开发者进行学习和二次开发。

GLM 百亿模型

论文：https://arxiv.org/abs/2103.10360

代码仓库：https://github.com/THUDM/GLM

背景

预训练模型主要有3种架构，自回归模型GPT、自编码模型BERT和编码-解码模型T5。

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方法

GLM的模型架构使用了单一的Transformer，采用了自回归填空任务进行训练，通过双向注意力对masked字段进行自回归预测。

自回归填空任务，就是通过先破坏（mask）原始文本的部分，然后再对mask的部分进行预测重建。例如，输入一个句子，然后随机连续的掩盖一段文本区间，之后通过自回归预测来还原这些被mask的部分。与其它任务不同的是，GLM在mask的输入部分使用了和BERT相同的双向注意力，在生成预测的一侧则使用了自回归的单向注意力。

如下图所示，对于输入“Like a complete unknown, like a rolling stone”，首先会随机mask掉一些单词或句子，例如图中的“complete unknown”，然后在编码器阶段，可以使用双向注意力学习掩码处的特征，最后在解码器生成文本时，使用单项注意力通过自回归的方式依次生成被mask的单词。

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输入文本 $x = [x_1, ..., x_n]$ ，对多个文本 $\text{spans} \{s_1, ..., s_n\}$ 进行采样，用单个[MASK] token替换，形成损坏的文本 $x_{corrupt}$ 。然后以自回归的方式从 $x_{corrupt}$ 预测spans中的tokens，可以访问损坏的文本和先前预测的span。

$\max _{\theta} \mathbb{E}_{\boldsymbol{z} \sim Z_{m}}\left[\sum_{i=1}^{m} \log p_{\theta}\left(\boldsymbol{s}_{z_{i}} \mid \boldsymbol{x}_{\text {corrupt }}, \boldsymbol{s}_{\boldsymbol{z}_{<i}}\right)\right]$

输入x被分成两部分：A表示x_corrupt，B表示被mask的span。A中的token可以互相关注，B中的token只能关注A以及B的前缀，看不到后缀。如下图所示，从输入文本中采样两个span: [x3] 和 [x5, x6]，A中的span用[M]替换。另外，为了充分捕获不同span之间的相互依赖性，span是随机排序的。

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然后自回归生成B的时候，每一个span都已[S]开头作为输入，以[E]结尾作为输出，如下图所示。2D位置编码分别表示span内和span间的位置。

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下图表示了注意力掩码，灰色的位置表示被掩盖，A部分（蓝色）的tokens可以互相关注，但不能关注B部分，B部分（黄色和绿色）的tokens可以关注A部分和B部分的前缀。

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预训练任务

GLM根据mask的长度不同分为两种方式：单词级别（mask）和文档级别（gMASK）。在实际使用中，可以根据任务需求设置不同方式的mask比例。例如，如果希望模型具有较强的生成能力，可以提高文档级别gMASK的比例，如果只是希望模型具有短文本的自然语言理解能力，可以提高单词级别mask的比例。

在预训练阶段GLM就采用了多任务学习。任务一是生成长文本，即文档级生成。从输入文本采样长度为50%-100%上的span。目标就是训练长文本生成能力。任务二是填空，针对句子级生成。从输入文本采样完整的多个句子，要覆盖原始输入的15%左右。目标是训练生成完整的句子或段落的能力。

2D位置编码

第一个位置编码表示token在x_{corrupt}中的位置，对于mask的span，位置编码等于它对应的[MASK]的位置。第二个位置编码表示span内token的相对距离。两个位置编码都通过可学习的Embedding投影为两个向量
2D位置编码有两个优点：① 模型在重建mask的span时对长度不敏感；② 这种设计适合下游任务，因为生成文本的长度事先是未知的。

下游任务微调

传统方式：将预训练模型最后一层生成的序列或token输入一个线性分类器，预测正确的标签。

GLM的微调方式：将NLU分类任务重新定义为填空的生成任务。
例如，给定有标签样本(x, y)，通过一个包含掩码token的模式字符串将输入文本x转换为完形填空题c(x)。情感分类任务：{SENTENCE}. It’s really [MASK].

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GLM-130B 千亿模型

论文：https://arxiv.org/abs/2210.02414

代码仓库：https://github.com/THUDM/GLM-130B

本文介绍了如何预训练一个100B规模的GLM-130B模型，包括模型设计、工程、效率和稳定性等方面的训练策略，以及如何量化出一个普通玩家可承受的推理模型。GLM-130B是一个双语模型，2022年5月6日到7月3日之间，在一个由96个NVIDIA DGX-A100（8×40G）GPU节点组成的集群上训练了超过4000亿个token。

为什么是130B？

在单个A100（4×40G）服务器上可推理
INT4量化后可以在4×RTX 3090（24G）或8×RTX 2080Ti（11G）上推理

模型架构

GLM是基于Transformer的语言模型，通过自回归填空进行训练。

Layer Normalization

层标准化的位置也有讲究，分为三种：Pre-LN、Post-LN和Sandwich-LN，其结构如下图所示。顾名思义，Pre-LN就是将层标准化放在残差连接之前，能够让模型的训练更加稳定，但是模型效果略差。Post-LN将层标准化放在残差连接之后，对参数的正则化的效果更强，虽然模型效果更好，但是可能会导致模型训练不稳定，这是由于网络深层的梯度范式逐渐增大导致的。那么，自然而然的可以想到将两者结合起来，于是就有了Sandwich-LN，在残差连接之前和之后都加入一个层标准化。Cogview（清华与阿里共同研究的文生图模型）就使用了Sandwich-LN来防止产生值爆炸的问题，但是仍然会出现训练不稳定的问题，可能会导致训练崩溃。

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在NLP的早期阶段，例如BERT，由于其神经网络层数相对较浅，通常会采用Post-LN，而随着模型的发展，Transformer结构开始增加更多的层数，例如GPT，这给训练稳定性带来了挑战，因此，研究人员开始使用Pre-LN，以提高深层Transformer模型的训练稳定性。
为了解决模型训练不稳定的问题，论文“DeepNet: Scaling Transformers to 1000 Layers”（https://arxiv.org/abs/2203.00555）中提出了DeepNorm，从论文名字就可以看出，该工作将Transformer模型扩展到了1000层，是一个非常深的网络。Pre-LN之所以会让模型训练更稳定，是因为标准化的输出可以缓解子层（注意力机制和前馈神经网络）梯度消失和梯度爆炸的问题。DeepNorm其实是一种Post-LN的方案，但是在执行层标准化之前up-scale了残差连接，也就是说 $\text { DeepNorm }(x) = \text { LayerNorm }(\alpha \cdot \boldsymbol{x}+\operatorname{Network}(\boldsymbol{x})) \text {, where } \alpha=(2 N)^{\frac{1}{2}}$ ，也就是说，DeepNorm会在层标准化之前以参数扩大残差连接。DeepNorm能够防止模型在训练过程中出现过大的参数更新，将参数的更新范围限制在一定的常数值内，以此来让模型的训练过程更加稳定。

位置编码

绝对位置编码以其实现简单、计算速度快的优点受到欢迎，而相对位置编码则因为其直观地体现了相对位置信号，往往能带来更好的实际性能。

旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）将相对位置信息集成到了线性注意力层中，虽然按照定义应该属于相对位置编码，但是其在性能上超越了绝对位置编码和经典的相对位置编码，并且它其实是以绝对位置编码的方式实现了相对位置编码。

RoPE主要是对注意力层中的查询（query, q）向量和键（key, k）向量注入了绝对位置信息，然后用更新的后的这两个向量来做内积，就会引入相对位置信息。

FFNs

采用了GELU激活函数，相比于ReLU激活函数，在处理负数时不会直接裁剪到0，因此可以缓解神经元死亡的问题。

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预训练

自监督自回归填空

用训练集中95%的tokens用于自监督自回归填空训练。

[MASK]：掩盖训练序列中30%的span用于填空，spans的长度服从泊松分布(λ=3)，长度加起来是输入的15%。context window: 4×512 tokens。
[gMASK]：掩盖剩下的70%的序列，保留前缀作为上下文，用[gMASK]掩盖其余序列，掩码长度服从均匀分布。context window: 2048 tokens

多任务学习

用训练集中5%的tokens用于多任务学习。预训练阶段的多任务学习比微调更有用，并且设置在预训练阶段可以防止破坏LLMs的通用生成能力。GLM-130B在预训练阶段中就包含了语言理解、生成和信息提取在内的多种指令数据集。

分布式训练

在一组由96台DGX-A100 GPU（8×40G）服务器组成的集群上进行了为期60天的训练。目标是尽可能处理更多的tokens，因为根据之前的研究表明，大多数现有的大型语言模型在训练过程中通常未充分训练。

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更多有关分布式训练的内容可以参考我另外一篇文章：

震惊！我竟然在1080Ti上加载了一个35亿参数的模型（ZeRO, Zero Redundancy Optimizer）_estimate_zero3_model_states_mem_needs_all_live-CSDN博客

训练稳定性

混合精度

一般的混合精度训练：FP16用于前向传播和反向传播，FP32用于优化器状态和权重参数。

由于FP16的精度较低，经常会遇到loss突刺，并且越是训练后期越频繁。有的能够自行恢复，有的会导致梯度范数突然飙升，甚至出现NaN损失。OPT-175B通过手动跳过问题数据和调整超参数来解决，BLOOM-176B通过Embedding范数来解决。

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混合精度在Transformer放大时可能会出现很多问题。

如果使用Pre-LN，Transformer主干的值在深层网络中会非常大。这在GLM-130B中通过基于DeepNorm的Post-LN解决，使得值域始终有界。
随着模型规模的扩大，注意力分数的增幅也越来越大，超过了FP16的取值范围。
1. CogView中通过PB-Relax去除注意力计算中的bias和deduct extremum value，但是对GLM-130B没用。
2. BLOOM-176B中，用BP16代替了FP16。但是BP16比FP16多消耗了15%的GPU显存，并且BP16并不适用于大部分的GPU。
3. BLOOM-176B的另一个解决方案是使用BF16对Embedding进行norm，但这会牺牲模型性能。

Embedding层梯度收缩

梯度范数可以作为训练崩塌的指示，通常会发生在梯度范数出现突刺之后几步。这种突刺通常是由于Embedding层的异常梯度导致的，在GLM-130B训练的早期，梯度范数往往比其它层要大几个数量级。
在Vision模型中可以通过冻结patch projection layer来解决，但是LM不行。在CogView中可以通过梯度收缩解决损失突刺，稳定训练过程。 $\text{word embedding} = \text{word embedding} * \alpha + \text{word embedding.detach()} * (1-\alpha)$
在最终GLM-130B的训练中只经历过3次损失异常，都可以通过缩放Embedding层的梯度来稳定。

ChatGLM

ChatGLM系列只在GitHub上进行了开源，虽然相关模型可以直接下载使用，但是并没有论文，不知道一些具体的实现细节。

ChatGLM-6B: https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B

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ChatGLM2-6B: https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B

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ChatGLM3: https://github.com/THUDM/ChatGLM3

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多模态

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CogVLM

论文：https://arxiv.org/abs/2311.03079

代码仓库：https://github.com/THUDM/CogVLM

CogVLM是一个视觉语言模型（Visual Language Model）。

传统构建视觉语言模型的方法：冻结LLM，将图像特征映射到语言模型的输入空间，属于浅层对齐。但是它的问题是缺乏深度融合，视觉特征和语言特征不平等。虽然也有一些解决方案，即在预训练或SFT时也训练LLM（例如Qwen-VL），但这种方法可能会降低模型的泛化能力，特别是在NLP任务上。

CogVLM提出了一种新的方法：在注意力层和FFN层通过可训练的视觉专家模块，来对齐冻结的预训练LLM和图像编码器，增加了更深层的视觉理解能力。实验结果表明，这种方法在不牺牲NLP任务性能的前提下，实现视觉语言特征的深度融合。并且由于原始LLM的所有参数固定，因此当输入序列中不包含图像时，其行为与原始LLM中的行为相同。在保持FLOPs不变的情况下，参数量可以增加一倍。

方法

在LLM的每一层加入可训练的视觉专家，序列中的图像特征使用新的QKV矩阵，MLP层使用文本特征。

模型架构

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通过预训练的ViT对图像进行处理，并将其映射到与文本特征相同的空间。

ViT编码器。EVA2-CLIP-E，移除了最后一层，因为主要用于对比学习。
MLP适配器。用两层MLP将ViT的输出映射到跟文本特征相同的空间，所有图像特征在LLM中共享相同的位置id。
预训练LLM。Vicuna1.5-7B。一个因果掩码被应用于所有的注意力操作，包括图像特征之间的注意力。
视觉专家模块。

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在每一层中添加视觉专家模块，实现深度视觉-语言特征对齐。图像特征具有不同的QKV矩阵和FFN，形状跟预训练LLM相同，并由它们初始化。只有紫色部分是可训练的。

注意力层的输入： $\in \mathbb{R}^{B \times H \times\left(L_{I}+L_{T}\right) \times D}$ ，其中B：batch size，L_I和L_T：图片和文本序列的长度，H：注意力头的数量，D：隐藏层维度。X可以分解成X_I和X_T，分别表示图像隐藏层状态和文本隐藏层状态。

注意力层的计算： $\operatorname{Attention}\left(X, W_{I}, W_{T}\right)=\operatorname{softmax}\left(\frac{\operatorname{Tril}\left(Q K^{T}\right)}{\sqrt{D}}\right) V$ ，其中Tril(·)表示下三角掩码。W_I和W_T分别表示视觉专家和原始LM的QKV矩阵。FFN层的计算： $\operatorname{FFN}(X)=\operatorname{concat}\left(\operatorname{FFN}_{I}\left(X_{I}\right), \operatorname{FFN}_{T}\left(X_{T}\right)\right)$ 。

Q = concat (X I W Q I, X T W Q T) K = concat (X I W K I, X T W K T) V = concat (X I W V I, X T W V T)

$\begin{array}{l}Q=\operatorname{concat}\left(X_{I} W_{I}^{Q}, X_{T} W_{T}^{Q}\right) \\K=\operatorname{concat}\left(X_{I} W_{I}^{K}, X_{T} W_{T}^{K}\right) \\V=\operatorname{concat}\left(X_{I} W_{I}^{V}, X_{T} W_{T}^{V}\right)\end{array}$

Q = concat (X_{I} W_{I}^{Q}, X_{T} W_{T}^{Q}) K = concat (X_{I} W_{I}^{K}, X_{T} W_{T}^{K}) V = concat (X_{I} W_{I}^{V}, X_{T} W_{T}^{V})

位置编码

在LLM中的RoPE中，所有视觉token共享一个位置id，因为它们在输入到ViT时已经封装了位置信息。

传统位置编码的缺点：

编码序列过于冗长
查询更多地关注与其距离较近的图像序列，即图像的下半部分。

新的编码方式减轻了LLM中token之间远程衰减的影响。

预训练

数据

开源数据集：LAION-2B和COYO-700M。

自制visual grounding数据集，包含40M图片，图像描述中的每个名词都与边界框相关联，以表示图像中的位置。通过spaCy提取名词，然后使用GLIPv2预测边界框。图像-文本对从LAION - 115M中采样。过滤并保留4000万张图像的子集，以确保75 %以上的图像至少包含2个边界框。

训练

任务：image caption。在1.5B图像-文本对上进行了120000次迭代，batch size为8192。
任务：image caption + referring expression comprehension (REC)。一共进行了60000次迭代，batch size为1024。在后面30000次迭代中，将输入分辨率从224×224变为490×490。

REC：给定一个物体的文本描述，在图像中预测边界框。例如：Question: Where is the object? Answer: [[x_0, y_0, x_1, y_1]].

可训练参数总数：6.5B。

对齐

CogVLM-Chat

数据集分为两部分：

VQA数据集：VQAv2、OKVQA、TextVQA、OCRVQA、ScienceQA
类似LLaVA-Instruct的多轮对话数据集：LRV-Instruction、LLaVAR

数据的完整性和质量是重点。

在不同的数据集上进行同意的有监督指令微调，以1e - 5的学习率和1024的批处理量进行了6000次迭代。为了增强和保证训练的稳定性，激活了视觉编码器的参数，并将其学习率调整为其余训练参数的十分之一。

CogVLM-Grounding

4种任务

Grounded Captioning (GC)：面向图像的任务，输出图片中的所有名词及其边界框。
Referring Expression Generation (REG)：面向图像的任务，图像中的每个边界框都标注上精确的表征和描述性文本。
Referring Expression Comprehension (REC)：面向文本的任务，每个对象描述关联到多个边界框。
Grounded Visual Question Answering (GroundedVQA)：VQA任务，问题可能包括给定图像的参考区域。

数据集：Flickr30K Entitie、RefCOCO、Visual7W、VisualGenome、Grounded CoT-VQA。

CogAgent

论文：https://arxiv.org/abs/2312.08914

代码仓库：https://github.com/THUDM/CogVLM

背景

人类在电子产品上花了大量的时间通过GUI进行操作。

LLMs很难理解并与GUI进行交互，这限制了它们的自动化水平，因此最近一些工作开始研究基于Agent的交互LLMs。

难点主要有3个：

缺乏交互的标准API
图标、图片、图表、空间关系等重要信息很难直接用文字表达
即使网页是通过代码语言渲染的，但canvas和iframe也难以通过HTML控制

基于视觉语言模型（Visual Language Model, VLM）的Agents可以克服这些难点，不完全依赖于HTML或者OCR结果，而是直接感知可视化的GUI信号。

但是问题在于，大部分VLM只能处理分辨率较低（224或490）的图像，难以满足电脑或手机屏幕分辨率的要求。原因是高分辨率会带来高时间和内存开销。自注意力模块的开销与视觉tokens（patches）的数量呈二次方关系，而patches的数量与图像的边长又呈二次方关系。

当然现在也有一些解决方案，Qwen-VL提出了一种位置感知的视觉语言适配器来压缩图像特征，但序列长度仅降低了4倍，并且仅能处理448×448的最大分辨率。Kosmos-2.5采用感知重采样模块来减少图像序列长度，但重采样后的序列也还是太长了，只能应用于受限的文本识别任务。

这篇论文提出了一个新的解决方案：CogAgent，这是一个基于CogVLM开发的，18B参数的视觉语言模型，专用于GUI的理解和规划。通过高/低分辨率的图像编码器，CogAgent支持1120×1120分辨率的输入，并且能够识别微小的页面元素和文本。

模型架构

在这里插入图片描述

整体来看，CogAgent采用预训练的CogVLM-17B（右）作为基座模型，并且添加了一个交叉注意力模块（左）来处理高分辨率图像。

采用EVA-CLIP-E作为低分辨率图像（224×224）的编码器，并辅以MLP适配器，将其输出映射到VLM解码器的特征空间。解码器处理低分辨率图像特征序列和文本特征序列的组合输入，自回归输出目标文本。

如CogAgent模型架构图所示，高分辨率交叉模块是作为一个新的分支，接受1120×1120像素的图像。高分辨率交叉模块采用EVA2-CLIP-L作为视觉编码器，利用小尺寸隐藏层的交叉注意力将高分辨率图像特征与VLM解码器的每一层进行融合。

处理流程是这样的，输入一张图片，将其大小调整为1120×1120和224×224，分别送入高分辨率的交叉模块和低分辨率分支，然后编码成两个大小不同的图像特征序列 $X_{hi}$ 和 $X_{lo}$ 。VLM的解码器保留了其原有的计算，唯一的改变是在每个解码器层中集成了 $X_{hi}$ 和隐藏状态之间的交叉注意力。
解码器第i层的注意力层的输入隐藏层状态： $X_{\mathrm{in}_{i}} \in \mathbb{R}^{B \times\left(L_{I_{\mathrm{lo}}}+L_{T}\right) \times D_{\text {dec }}}$
交叉模块的图像编码器的输出隐藏层状态： $X_{\mathrm{hi}} \in \mathbb{R}^{B \times\left(L_{I_{\mathrm{hi}}}\right) \times D_{\mathrm{hi}}}$
其中，B：batch size， $L_{I_{\mathrm{lo}}}$ ：低分辨率图像长度， $L_{I_{\mathrm{hi}}}$ ：高分辨率图像长度， $L_{T}$ ：文本序列， $D_{\mathrm{dec}}$ ：解码器隐藏层大小， $D_{\mathrm{hi}}$ ：高分辨率图像编码器输出隐藏层大小。

每一层的注意力计算过程为：

多头注意力： $X_{i}^{\prime}=\operatorname{MSA}\left(\text { layernorm }\left(X_{\mathrm{in}_{i}}\right)\right)+X_{\mathrm{in}_{i}}$
多头交叉注意力： $X_{\text {out }_{i}}=\operatorname{MCA}\left(\text { layernorm }\left(X_{i}^{\prime}\right), X_{\mathrm{hi}}\right)+X_{i}^{\prime}$

优点：高分辨率交叉模块可以看作是对低分辨率图像特征的补充，从而有效地利用了预训练好的低分辨率模型。

预训练

预训练阶段的目标是希望模型能够通过高分辨率图像识别不同字体、方向、大小和颜色的文字，可以在图像中定位并检测文本和物体，并且可以理解GUI图像，例如网页等。

数据

文字识别
1. 基于NLP预训练数据集的文本合成渲染，可以理解为将文本转换为不同的字体、大小、方向和颜色等，然后合成到LAION-2B的图像上。
2. OCR数据集，部署了一个Paddle-OCR提取COYO和LAION-2B中的文字和其bounding boxes。
3. 学术文献数据，参考Nougat，利用arXiv上发布的LaTeX构建了一个图像文本对数据集。
视觉定位：使用从LAION-115M中采样的图像-标题对构建了40M的图像视觉定位数据集，将图像中的物体与bounding boxes相关联，提供其位置。
GUI数据
1. 两个任务
  1. GUI参考表达式生成（Referring Expression Generation, REG）：根据屏幕截图中的指定区域为DOM元素生成HTML代码
  2. GUI参考表达式理解（Referring Expression Comprehension, REC）：为给定的DOM元素创建边界框
2. 构建了CCS400K（Common Crawl Screenshot 400K）数据集：通过从最新的Common Crawl数据集中提取URL然后捕获40w个网页截图形成的。使用Playwright编译了所有可见的DOM元素及其对应的渲染框，为数据集补充了1.4亿个REC和REG问答对。

对齐

数据
从手机和电脑上收集了2k多个截图，由人工标注者以问答的形式标注屏幕元素、潜在行为和操作方法。
Mind2Web和AITW两个针对Web和Android行为的数据集，包括任务、动作序列和相应的屏幕截图，通过GPT-4转换为自然语言问答格式。
集成了多个公开可用的VQA数据集。

训练
此阶段解冻所有模型参数，并以1024的批大小和2e - 5的学习率训练10k次迭代。

应用

游戏

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智能操作系统

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CogView

CogView3

2024年1月16，GLM-4发布会推出了全新的 CogView3，其效果超越了开源的SDXL模型，声称几乎与OpenAI的DALL·E 3媲美。

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语义能力也有显著提升，能够准确地理解一些容易让机器产生误解的概念，比如“鱼眼镜头”。
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此外，它对颜色、场景和空间位置的理解也非常准确。

但有的时候也会抽风，我又试了一下发布会上“西兰花下的斑马”的例子。

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GLM4

性能提升

GLM-4的表现明显优于GPT-3.5，其平均得分已经达到了GPT-4的95%水平，在某些特定任务上甚至表现相当。

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在中英文混合评测中，GLM-4在Prompt级别和中文方面的表现均达到了GPT-4的88%。在指令跟随能力方面，GLM-4的表现达到了GPT-4 的90%，远超过 GPT-3.5。

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在中文对齐方面进行了全面的评估，包括公开的AlignBench和私有测试数据。在AlignBench上，GLM-4的总体得分超过了GPT-4发布的版本。

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可以处理 128k 字的上下文，而且一次提示可以处理300页的文本。还成功解决了由于失焦而导致的精度下降问题，经过"大海捞针"测试，GLM-4模型几乎可以做到100%的召回精确度。

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All Tools

GLM-4重点介绍了其All Tools的能力，集成了各种工具，并且模型可以自动选择使用什么工具。

代码解释器

GLM-4内嵌了代码解释器，能够自动调用代码解释器，进行复杂的方程或者微积分求解。或许可以直接训练一个数学模型，但问题更复杂的时候，LLM就容易出现幻觉。而GLM-4，则可以通过调用Python解释器，进行复杂计算，自动写出求解代码。

官方给的比较简单的例子

x^3+ax^2-5x+9 除以 x+4 , 商为 x^2+bx-1 , 余数为 13, 计算 a, b的值。
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我们尝试一道矩阵论的题目，也没有什么问题，通过Python也能解答。

求  A=\left(\begin{array}{lll}
1 & 2 & 2 \\
2 & 1 & 2 \\
1 & 2 & 1
\end{array}\right)的QR分解.
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网页浏览

GLM-4还具有网页浏览的功能，模型能够自行规划检索任务，还可以选择信息源，与信息员进行交互。

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多工具并用

GLM-4还具有多工具并用的能力，即根据用户的指令调用多个工具。

网页浏览+文生图

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网页浏览+代码解释器

官方给的例子

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稍微做了一些修改。

查询一下中国近几年的各省GDP，分析这些数据中哪些省份的GDP上升了，画出折线图并标出上升的省份。
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换一个更难的例子。

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长文档解读

上传了一根贵州茅台2022年的年报，提问“法定代表人是谁”，回答正确，提问“有多少研究生及以上学历的员工”，回答正确，提问“货币资金比去年多多少”，回答正确。

（美中不足的点就是如果开了IDM，PDF文件会被自动下载而没有渲染）

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总结

总的来说，还是挺期待未来可以有所突破的！！！

但是我觉得这个大模型算是国内的很不错的大模型了，起码gpt49有的它都有，虽然是打折版的。
并且使用也免费，已经挺够意思了。

正如张鹏所言，和国外大模型相比，国内的大模型发展起步晚一些，加上高性能算力的限制和数据质量的差距等等，国内研发的大模型无论规模还是核心能力，与世界先进水平还存在一年左右的差距。

但是未来一年，我们将有希望看见国内大模型的崛起之路！

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