GLM-4：开源多语言多模态对话模型的革命性突破
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gl/GLM-4 引言：大语言模型的"阿喀琉斯之踵"与GLM-4的破局之道
你是否还在为开源模型的多语言能力不足而困扰？是否因长文本处理时的性能骤降而沮丧？是否在寻找一个真正能理解图像内容的开源对话模型？GLM-4系列的出现，正是为了解决这些长期困扰开发者的痛点。作为智谱AI推出的最新一代预训练模型，GLM-4不仅在性能上实现了质的飞跃，更在多语言支持、长文本处理和多模态理解等关键领域带来了革命性的突破。
读完本文，你将获得：
- 对GLM-4系列模型架构与核心能力的全面了解
- 多维度性能评测数据，包括与Llama-3等主流模型的对比分析
- 从零开始的本地部署指南，涵盖硬件要求与环境配置
- 工具调用、多模态交互等高级功能的实战教程
- 模型微调的完整流程，从数据准备到推理验证
- 针对不同应用场景的最佳实践建议
GLM-4系列模型全景解析
模型家族概览
GLM-4系列目前包含四个主要成员，各具特色以满足不同场景需求：
| 模型名称 | 类型 | 上下文长度 | 主要特性 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| GLM-4-9B | Base | 8K | 基础预训练模型，适用于二次开发 | 研究、定制化训练 |
| GLM-4-9B-Chat | Chat | 128K | 对话优化模型，支持工具调用 | 智能客服、对话机器人 |
| GLM-4-9B-Chat-1M | Chat | 1M | 超长文本处理，支持百万级上下文 | 法律文档分析、书籍阅读理解 |
| GLM-4V-9B | Multimodal | 8K | 视觉语言模型，支持图像理解 | 图像描述、OCR识别、视觉问答 |
技术架构创新
GLM-4在架构上延续了GLM系列的优势，并引入多项创新：
- 多语言预训练优化：采用26种语言的平行语料进行训练，特别强化了中日韩等东亚语言的处理能力
- Flash Attention 2集成：显著提升长序列处理效率，降低显存占用
- 动态上下文压缩：针对超长文本场景，自动识别关键信息并保留，平衡性能与精度
- 多模态融合机制：GLM-4V创新性地将视觉编码器与语言模型深度融合，实现1120x1120高分辨率图像理解
核心能力突破
GLM-4在以下关键技术领域实现了显著突破：
1. 超长上下文理解
GLM-4-9B-Chat-1M支持100万token的上下文长度，相当于约200万中文字符。通过"大海捞针"实验验证，在1M上下文中定位关键信息的准确率仍保持在95%以上。
2. 多语言处理能力
在涵盖26种语言的FLORES评测中，GLM-4-9B-Chat取得28.8的成绩，较Llama-3-8B-Instruct提升15.2%。特别是在低资源语言处理上表现突出：
| 语言 | GLM-4-9B-Chat | Llama-3-8B-Instruct | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 日语 | 31.2 | 24.5 | 27.3% |
| 韩语 | 30.8 | 23.9 | 28.9% |
| 俄语 | 29.5 | 24.1 | 22.4% |
| 阿拉伯语 | 27.6 | 22.3 | 23.8% |
3. 工具调用与推理能力
GLM-4引入了结构化工具调用机制，支持多轮函数调用与结果整合。在Berkeley Function Calling Leaderboard上，GLM-4-9B-Chat以81.00的总分超越Llama-3-8B-Instruct(58.88)，接近GPT-4 Turbo(81.24)的水平：
| 评测维度 | GLM-4-9B-Chat | Llama-3-8B-Instruct | GPT-4 Turbo |
|---|---|---|---|
| Overall Acc. | 81.00 | 58.88 | 81.24 |
| AST Summary | 80.26 | 59.25 | 82.14 |
| Exec Summary | 84.40 | 70.01 | 78.61 |
| Relevance | 87.92 | 45.83 | 88.75 |
性能评测：全方位基准测试
对话模型综合能力
在主流评测基准上，GLM-4-9B-Chat展现出卓越性能，尤其在中文任务上优势明显：
| 评测基准 | GLM-4-9B-Chat | Llama-3-8B-Instruct | ChatGLM3-6B |
|---|---|---|---|
| AlignBench | 7.01 | 6.40 | 5.18 |
| MT-Bench | 8.35 | 8.00 | 5.50 |
| IFEval | 69.0 | 68.6 | 28.1 |
| MMLU | 72.4 | 68.4 | 61.4 |
| C-Eval | 75.6 | 51.3 | 69.0 |
| GSM8K | 79.6 | 79.6 | 72.3 |
| MATH | 50.6 | 30.0 | 25.7 |
| HumanEval | 71.8 | 62.2 | 58.5 |
多模态能力评测
GLM-4V-9B在多模态任务上表现出色，部分指标超越GPT-4 Turbo：
| 评测基准 | GLM-4V-9B | GPT-4 Turbo | Qwen-VL-Max | Gemini 1.0 Pro |
|---|---|---|---|---|
| MMBench-EN | 81.1 | 81.0 | 77.6 | 73.6 |
| MMBench-CN | 79.4 | 80.2 | 75.7 | 74.3 |
| SEEDBench_IMG | 76.8 | 73.0 | 72.7 | 70.7 |
| MME | 2163.8 | 2070.2 | 2281.7 | 2148.9 |
| OCRBench | 786 | 656 | 684 | 680 |
推理性能与硬件需求
GLM-4在不同精度下的显存占用与速度表现：
GLM-4-9B-Chat性能数据
| 精度 | 显存占用 | 输入1000 tokens | 输入8000 tokens | 输入32000 tokens |
|---|---|---|---|---|
| BF16 | 19 GB | 0.2s / 27.8 tokens/s | 0.8s / 31.8 tokens/s | 4.3s / 14.4 tokens/s |
| INT4 | 8 GB | 0.2s / 23.3 tokens/s | 0.8s / 23.4 tokens/s | 4.3s / 14.6 tokens/s |
本地部署实战指南
硬件要求
根据不同使用场景，推荐以下硬件配置：
| 使用场景 | 最低配置 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| 基础对话演示 | 8GB显存GPU | 16GB显存GPU |
| 多模态功能测试 | 16GB显存GPU | 24GB显存GPU |
| 工具调用与代码执行 | 24GB显存GPU | 32GB显存GPU |
| 128K上下文长度 | 24GB显存GPU | 40GB显存GPU |
| 1M超长上下文 | 40GB显存GPU | 80GB显存GPU |
环境搭建
基础环境配置
# 创建并激活conda环境
conda create -n glm4 python=3.10 -y
conda activate glm4
# 安装PyTorch
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# 克隆代码仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/gl/GLM-4.git
cd GLM-4
# 安装基础依赖
pip install -r basic_demo/requirements.txt
支持vLLM加速（可选）
vLLM可显著提升推理速度，推荐安装：
# 安装vLLM
pip install vllm
# 验证安装
python -c "from vllm import LLM; print('vLLM installed successfully')"
快速启动指南
使用Transformers后端
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm-4-9b-chat", trust_remote_code=True)
query = "你好，请介绍一下GLM-4模型的特点"
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
[{"role": "user", "content": query}],
add_generation_prompt=True,
tokenize=True,
return_tensors="pt",
return_dict=True
).to(device)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"THUDM/glm-4-9b-chat",
torch_dtype=torch.bfloat16,
low_cpu_mem_usage=True,
trust_remote_code=True
).to(device).eval()
gen_kwargs = {"max_length": 2500, "do_sample": True, "top_k": 1}
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
使用vLLM后端（推荐）
from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams
# 设置模型参数
max_model_len = 131072 # 128K上下文
tp_size = 1 # 张量并行数，根据GPU数量调整
model_name = "THUDM/glm-4-9b-chat"
# 准备提示
prompt = [{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下GLM-4模型的特点"}]
# 初始化tokenizer和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
llm = LLM(
model=model_name,
tensor_parallel_size=tp_size,
max_model_len=max_model_len,
trust_remote_code=True,
enforce_eager=True
)
# 设置采样参数
sampling_params = SamplingParams(
temperature=0.95,
max_tokens=1024,
stop_token_ids=[151329, 151336, 151338]
)
# 生成响应
inputs = tokenizer.apply_chat_template(prompt, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = llm.generate(prompts=inputs, sampling_params=sampling_params)
print(outputs[0].outputs[0].text)
启动Web界面
# 文本对话界面
python basic_demo/trans_web_demo.py
# 多模态对话界面
python basic_demo/trans_web_vision_demo.py
高级功能教程
工具调用能力
GLM-4支持函数调用功能，可与外部工具集成。通过composite_demo可体验完整工具调用能力：
# 安装复合演示依赖
pip install -r composite_demo/requirements.txt
# 安装浏览器后端依赖
cd composite_demo/browser
npm install -g pnpm
pnpm install
# 启动浏览器后端
pnpm start
# 在新终端启动主程序
cd ..
streamlit run src/main.py
多模态交互
GLM-4V支持图像输入与理解，以下是使用示例：
import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm-4v-9b", trust_remote_code=True)
query = '描述这张图片并分析其内容'
image = Image.open("example_image.jpg").convert('RGB')
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
[{"role": "user", "image": image, "content": query}],
add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_tensors="pt", return_dict=True
).to(device)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"THUDM/glm-4v-9b",
torch_dtype=torch.bfloat16,
low_cpu_mem_usage=True,
trust_remote_code=True
).to(device).eval()
gen_kwargs = {"max_length": 2500, "do_sample": True, "top_k": 1}
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
模型微调指南
微调方案选择
GLM-4提供多种微调方案，适用于不同场景：
| 微调方案 | 显存占用 | 权重大小 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| LoRA | 21GB | 17M | 快速适配特定任务 | 显存占用低，训练快 | 能力提升有限 |
| P-Tuning v2 | 21GB | 121M | 中等程度定制 | 精度优于LoRA | 训练较慢 |
| SFT(Zero3) | 80GB/卡 | 20G | 深度定制 | 性能最佳 | 需多卡，成本高 |
数据准备
多轮对话微调数据格式示例：
[
{
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是一个专业的法律助手，帮助用户解答法律问题。"
},
{
"role": "user",
"content": "什么是合同纠纷？"
},
{
"role": "assistant",
"content": "合同纠纷是指因合同的生效、解释、履行、变更、终止等行为而引起的合同当事人的所有争议。"
},
{
"role": "user",
"content": "合同纠纷有哪些解决方式？"
},
{
"role": "assistant",
"content": "合同纠纷的解决方式主要有以下几种：1. 协商解决；2. 调解解决；3. 仲裁解决；4. 诉讼解决。"
}
]
}
]
开始微调
LoRA微调（单卡）
cd finetune_demo
python finetune.py data/AdvertiseGen/ THUDM/glm-4-9b-chat configs/lora.yaml
全参数微调（多卡）
cd finetune_demo
OMP_NUM_THREADS=1 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=8 finetune_hf.py data/AdvertiseGen/ THUDM/glm-4-9b configs/sft.yaml
微调后推理
# 使用微调后的模型进行推理
python inference.py ./output/checkpoint-1000
实际应用案例
案例1：企业知识库问答系统
基于GLM-4-9B-Chat构建企业内部知识库问答系统，支持超长文档处理：
实现步骤：
- 准备企业文档，支持PDF、Word等格式
- 使用GLM-4-9B-Chat的128K上下文能力处理长文档
- 结合向量数据库实现检索增强生成(RAG)
- 部署Web界面供内部员工使用
案例2：多模态智能客服系统
集成GLM-4V-9B构建支持图像理解的智能客服系统：
# 启动多模态客服系统
python composite_demo/src/main.py --mode multimodal
功能特点：
- 支持用户上传产品图片进行问题咨询
- 自动识别图片中的产品型号与故障特征
- 结合产品知识库提供解决方案
- 支持多轮对话与问题追踪
总结与展望
GLM-4系列模型通过强大的性能、丰富的功能和开源特性，为开发者提供了构建下一代AI应用的理想基础。无论是科研探索、企业应用还是个人项目，GLM-4都展现出卓越的适应性和扩展性。
随着开源社区的不断发展，GLM-4将在以下方向持续进化：
- 更高效的推理优化，降低硬件门槛
- 更丰富的工具生态，扩展应用边界
- 更专业的领域微调模型，满足垂直场景需求
- 多模态能力的进一步增强，支持视频与3D理解
我们相信，GLM-4的开源将推动大语言模型技术的普及，让更多开发者能够参与到AI应用的探索与创新中。立即开始你的GLM-4之旅，构建属于你的AI应用吧！
附录：常见问题解答
Q: GLM-4与其他开源模型相比有哪些优势？
A: GLM-4在多语言支持、长文本处理和工具调用等方面具有显著优势，特别是在中文任务上表现突出，同时保持了良好的开源生态。
Q: 如何解决GLM-4推理时的显存不足问题？
A: 可以尝试以下方法：1. 使用INT4量化；2. 启用vLLM的KV缓存优化；3. 减少批处理大小；4. 使用模型并行。
Q: GLM-4V支持哪些图像格式和分辨率？
A: GLM-4V支持常见图像格式，最佳分辨率为1120x1120，过大的图像会被自动缩放。
Q: 如何将GLM-4部署到生产环境？
A: 推荐使用OpenAI API兼容服务器模式部署，结合Docker容器化和负载均衡，确保服务稳定可靠。
# 启动API服务器
cd basic_demo
python openai_api_server.py --host 0.0.0.0 --port 8000
Q: 微调时出现过拟合怎么办？
A: 可以尝试：1. 增加训练数据；2. 添加正则化；3. 减小训练轮数；4. 使用早停策略；5. 降低学习率。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
