glm-4v

GLM-4V 模型介绍

关键能力和主要使用案例

• 多模态对话：参与基于文本和图像的对话。
• 图像理解：分析和描述图像，包括高达 1120x1120 像素的高分辨率图像。
• 文本生成：为聊天机器人、语言翻译和文本摘要等任务生成类人文本。
• 使用案例：智能助手、多模态内容生成、多语言理解和客户服务[1][2][4]。

最重要的特性和改进

• 多语言支持：在英语和中文中表现出色。
• 视觉理解：在图像描述、视觉问答和光学字符识别方面表现优异。
• 全工具特性：自主使用网络浏览器、Python 解释器和文本到图像模型来完成复杂任务[2][3][5]。

重要技术规格

• 上下文长度：支持高达 128k 令牌或某些变体中的 100 万上下文长度。
• 训练数据：在大约十万亿令牌的多语言语料库上进行预训练。
• 架构：基于 Transformer 架构，结合 DeepNorm、旋转位置编码和门控线性单元[3][5]。

显著的性能特征

• 高准确性：在各种基准测试中超越 GPT-4、Gemini 1.0 Pro 和 Claude 3 Opus 等模型。
• 高效处理：快速处理大规模数据集，在图像理解和文本生成方面具有高准确性[2][4][5]。