清華發布GLM 4！32B參數模型硬剛GPT-4o，性能驚艷 原創 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，到如今動輒數千億參數的龐然大物，研究人員和企業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，隨著模型規模的不斷擴大，隨之而來的挑戰也愈發明顯：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，就像懸在頭頂的達摩克利斯之劍，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，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320億參數的“中等身材”下，實現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
在大語言模型的發展歷程中，小型模型雖然在成本和可及性上具有優勢，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。它旨在通過創新的技術手段和優化的訓練策略，打破傳統模型在規模與性能之間的固有平衡，為用戶提供一種更加經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的技術亮點與創新
（一）強大的多語言能力和推理策略
GLM 4的訓練數據堪稱海量，達到了15萬億個標記。如此龐大的數據基礎，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學問題時，GLM 4不會像傳統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尤為出色，甚至能夠與參數高達6710億的GPT-4o和DeepSeek-V3一較高下。
（二）先進的訓練技術與優化策略
在技術層面，GLM-Z1-32B-0414采用了多種前沿的訓練方法。首先，它利用了大量高質量的訓練數據，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生不合理的內容，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，模型會根據代碼的執行結果來調整自己的生成策略，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，專門針對復雜的數學、邏輯和編程任務進行了優化。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勢、劣勢、未來發展規劃等多方面信息，并結合搜索工具獲取更多的數據支持，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
GLM 4系列的性能數據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，在函數調用任務的BFCL-v3基準測試中，GLM 4與GPT-4o的表現不相上下，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新性，在實際應用中也展現出了巨大的價值。其320億參數的“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，在企業自動化辦公場景中，GLM 4可以快速生成工作報告、分析數據、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、數據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。盡管其參數僅為90億，但仍然在數學推理和通用任務中表現出色，在資源受限的情況下，能夠實現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）采樣參數設置
- 溫度（temperature）：建議設置為0.6，以平衡創造力和穩定性。
- 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（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。隱藏的思考內容不應保存到歷史記錄中，以減少干擾。這一功能已經在??chat_template.jinja??中實現。
（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，因此建議根據需要啟用。
六、結語
GLM 4的出現，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了多項創新，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，還是希望在實際業務中應用AI的企業，GLM 4都提供了一個極具性價比的選擇。而其開源的傳統，更是讓更多的開發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，持續為用戶提供更強大的功能和更優質的服務。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。
本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯
