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近年来，以 ChatGPT 为代表的大型语言模型（LLM）在全球掀起了人工智能的热潮。国内的科技公司和研究机构也积极投入到这场技术革命中，推出了众多优秀的 LLM 产品。近日，智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本——GLM-4-9B，就以其强大的性能和丰富的功能，成为了国产大模型的又一突破。

全面升级，性能超越 Llama-3-8B

GLM-4-9B 不仅仅是模型参数规模的提升，更是在模型架构和训练数据上进行了全面升级。在语义理解、数学推理、代码执行等多个领域，GLM-4-9B 都展现出了超越 Llama-3-8B 的卓越性能，标志着国产大模型在技术上达到了新的高度。

功能丰富，应用场景广泛

GLM-4-9B 不仅性能强大，功能也十分丰富，可以支持多种应用场景：

• 多轮对话: GLM-4-9B-Chat 支持流畅的多轮对话体验，可以像人类一样进行自然语言交互。
• 网页浏览: 能够解析和理解网页内容，提取关键信息，为用户提供更智能的搜索和信息获取服务。
• 代码执行: 具备实际的编程语言执行能力，可以辅助程序员编写和调试代码，提高开发效率。
• 自定义工具调用: 可以调用自定义的函数和工具，扩展模型的功能，满足特定领域的需求。
• 长文本推理: 支持最大 128K 的上下文，GLM-4-9B-Chat-1M 模型更是支持高达 1M 的上下文长度，可以处理更复杂的任务。

多语言支持，打破沟通壁垒

GLM-4-9B 增加了对 26 种语言的支持，包括日语、韩语、德语等，让 AI 的语言能力不再受限，为跨语言交流和文化传播提供了新的可能性。

多模态融合，开启智能新时代

GLM-4V-9B 是基于 GLM-4-9B 的多模态模型，具备 1120 * 1120 高分辨率下的中英双语多轮对话能力，在多模态评测中表现超越了多个竞争对手。这意味着 GLM-4 不仅可以理解和生成文本，还可以处理图像、视频等多模态信息，为构建更智能、更人性化的 AI 应用奠定了基础。

开源开放，共建 AI 生态

智谱 AI 将 GLM-4-9B 开源，这一举措体现了其开放合作的态度，也为 AI 社区带来了新的活力和创新动力。相信在开源社区的共同努力下，GLM-4 将会得到更广泛的应用，为各行各业带来更多价值。

体验 GLM-4，拥抱 AI 未来

想要体验 GLM-4-9B 的强大能力吗？您可以通过 Huggingface 和 ModelScope 下载模型，快速开始您的 AI 探索之旅。

让我们一起期待 GLM-4 在未来的发展，共同见证国产大模型的崛起！

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近年来，大型语言模型（LLM）在人工智能领域掀起了一场革命。从写诗作赋到生成代码，LLM 似乎无所不能。然而，即使是最先进的 LLM 也面临着一个棘手的问题：信息污染。

知识的海洋也暗藏“暗礁”

想象一下，你正在使用一个智能搜索引擎寻找答案。你输入问题，引擎从海量数据中检索信息，并将结果呈现给你。但问题是，这些信息并非总是准确可靠的。就像知识的海洋中也暗藏“暗礁”一样，LLM 经常会遇到以下问题：

• 幻觉: LLM 有时会生成看似合理但实际错误或无意义的内容，就像凭空捏造信息一样。
• 知识缺失: LLM 的知识来源于训练数据，对于特定领域或专业知识可能存在盲区。

为了解决这些问题，研究人员开发了检索增强生成技术。这项技术就像为 LLM 配备了一个外部知识库，使其能够在生成文本时参考更广泛的信息。然而，新的挑战也随之而来：如何确保检索到的信息是准确且相关的？

信息瓶颈：为知识“瘦身”

为了应对信息污染的挑战，《An Information Bottleneck Perspective for Effective Noise Filtering on Retrieval-Augmented Generation》这篇论文提出了一种新颖的解决方案：信息瓶颈（IB）。

那么，什么是信息瓶颈呢？

简单来说，信息瓶颈就像压缩文件一样，目标是从海量信息中提取最精华的部分，同时去除冗余和噪声。

“信息瓶颈理论将学习描述为数据压缩和信息保留之间微妙的平衡。当应用于特定任务时，其理念是提取对任务至关重要的所有信息特征，同时丢弃冗余信息。”

具体到 LLM 中，信息瓶颈是如何工作的呢？

想象一下，你正在准备一场演讲。你从书籍、网络和其他资料中收集了大量信息，但并非所有内容都对你的演讲至关重要。你需要筛选出最关键的信息，并将其组织成简洁易懂的内容。

信息瓶颈的作用就像一位经验丰富的编辑，它可以帮助 LLM 完成以下工作：

1. 识别关键信息: 通过分析输入的查询和检索到的信息，信息瓶颈可以识别出与生成文本最相关的部分。
2. 压缩信息: 信息瓶颈会对关键信息进行压缩，去除冗余和噪声，使其更加简洁易懂。
3. 提高生成质量: 通过提供更准确、更相关的知识，信息瓶颈可以帮助 LLM 生成更优质的文本，减少幻觉和错误。

信息瓶颈：不仅仅是“瘦身”

除了压缩信息，信息瓶颈还为评估和改进 LLM 的性能提供了新的思路：

• 更全面的评估指标: 传统的评估指标通常只关注生成文本的流畅度和语法正确性，而信息瓶颈提供了一种更全面的评估方法，可以同时评估文本的简洁性和准确性。
• 更有效的训练方法: 信息瓶颈可以用于指导 LLM 的训练过程，例如，通过强化学习算法，鼓励 LLM 生成更简洁、更准确的文本。

结语

信息瓶颈为解决 LLM 中的信息污染问题提供了一种全新的思路。随着技术的不断发展，我们有理由相信，信息瓶颈将在提升 LLM 性能方面发挥越来越重要的作用，为我们带来更智能、更可靠的 AI 应用。

参考文献

• Zhu, K., Feng, X., Du, X., Gu, Y., Yu, W., Wang, H., … & Qin, B. (2024). An Information Bottleneck Perspective for Effective Noise Filtering on Retrieval-Augmented Generation. arXiv preprint arXiv:2406.01549v1.