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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。

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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。

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对齐能力:GLM-4在中文对齐能力上整体超过GPT-4。

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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。

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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。

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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。

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

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