智谱 AI GLM - 4 怎么用?多模态交互与动态联网搜索技术优势详解

2025-07-04| 2108 阅读
? 智谱 AI GLM-4 作为新一代基座大模型,在多模态交互和动态联网搜索方面展现出了强大的技术优势。本文将详细介绍 GLM-4 的使用方法,并深入解析其技术优势,帮助你快速上手并充分发挥其潜力。

?️ 一、GLM-4 的使用方法


1. 模型下载与环境配置


GLM-4 提供了多种版本,包括 GLM-4-9B-Chat 和 GLM-4V-9B 等。你可以通过以下命令下载模型:

bash
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/glm-4-9b-chat.git

下载完成后,需要配置相应的环境。首先安装必要的依赖库,例如:

bash
pip install -e '.(llm)'

同时,确保你的系统安装了 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 及以上版本,以支持 GPU 加速。

2. 微调模型


微调是让 GLM-4 适应特定任务的关键步骤。GLM-4 提供了 LoRA、Swift 等轻量级微调方法。以 Swift 微调为例,你可以按照以下步骤进行:

  • 安装 Swift 框架:

bash
git clone https://github.com/modelscope/swift.git
cd swift
pip install -e '.(llm)'

  • 准备自定义数据集:
    Swift 支持多种数据集格式,包括 csv、json、jsonl 等。你可以通过命令行传参、添加数据集到 dataset_info.json 或注册数据集的方式来准备数据。例如,直接通过命令行传参:

bash
--dataset dataset_path

  • 执行微调指令:

bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES= swift sft \
--model_type glm4v-9b-chat \
--dataset your_dataset \
--output_dir output_model

3. API 调用


GLM-4 提供了开放 API,方便开发者快速集成。以下是一个使用 Python 调用 GLM-4 API 实现智能问答的示例:

python
import zhipuai

zhipuai.api_key = "your_api_key"

response = zhipuai.chat.completions.create(
    model="glm-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好,GLM-4!"}],
    temperature=0.9,
    top_p=0.7,
    stream=False,
    max_tokens=
)

print(response.choices[].message.content)

通过调整参数,如 temperature 和 top_p,你可以控制回答的创造性和多样性。

4. 不同模式的使用


GLM-4 提供了多种模式以满足不同需求:

  • All Tools 模式:支持网页浏览、代码执行、图片生成等工具调用。你可以在侧边栏调整参数,模型会自主决定何时调用工具。
  • 文档解读模式:支持上传 pptx、docx、pdf 等格式的文档,利用 GLM-4 的长文本处理能力进行深入理解。
  • 多模态模式:上传图像进行分析和对话,支持 1120x1120 高分辨率图像。

? 二、多模态交互技术优势


1. 多模态处理能力


GLM-4 支持文本、图像、语音等多种模态的交互。以多模态模型 GLM-4V-9B 为例,它能够处理高分辨率图像,并在中英双语多轮对话中表现出色。例如,你可以上传一张图片,让模型描述图片中的内容,或者进行视觉问答。

2. 语音交互支持


GLM-4-Voice 是智谱推出的端到端语音模型,支持中英文语音及多种方言。它能够根据用户指令调整语音的情感、语调、语速等特征,并且支持实时打断,提升交互体验。你可以通过以下代码调用语音功能:

python
import zhipuai

zhipuai.api_key = "your_api_key"

response = zhipuai.voice.completions.create(
    model="glm-4-voice",
    voice_input="你好,GLM-4!",
    voice_output="zh-CN",
    emotion="happy",
    speed=0.8
)

print(response.voice.content)

3. 多模态应用案例


  • 视觉问答:上传一张包含动物的图片,询问模型图片中的动物是什么,模型会准确识别并回答。
  • 图像描述:让模型生成一段关于图片内容的详细描述,包括场景、人物、动作等。
  • 语音交互:通过语音指令让模型执行任务,如查询天气、发送邮件等。

? 三、动态联网搜索技术优势


1. 实时信息检索


GLM-4 能够自主调用网页浏览器进行实时信息检索,获取最新的数据和资讯。例如,当用户询问 “2025 年全球人口增长趋势” 时,模型会自动搜索相关数据,并给出准确的回答。

2. 多轮搜索请求


GLM-4 支持多轮搜索请求,能够逐步深入地获取信息。例如,用户先询问 “人工智能的最新发展”,模型会搜索相关信息并回答;接着用户进一步询问 “具体有哪些应用案例”,模型会再次搜索并补充回答。

3. 高准确率和效率


在 “大海捞针” 测试中,GLM-4 在 128K 上下文长度内实现了 100% 精准召回。其动态联网搜索的准确率达到 78.08,是 GPT-4 All Tools 的 116%。这意味着 GLM-4 能够更准确地获取所需信息,减少无效搜索。

4. 应用场景


  • 新闻查询:获取最新的新闻资讯,包括政治、经济、科技等领域。
  • 数据统计:查询人口、GDP、市场趋势等统计数据。
  • 知识问答:回答科学、历史、文化等方面的问题。

? 四、性能表现与行业应用


1. 性能评测


根据第三方评测结果,GLM-4 在语义理解、代码编写、对齐能力等方面表现优异。在 ExtremeGLUE 评测中,GLM-4 的得分超过 GPT-4 系列模型,位居第二。在中文对齐能力上,GLM-4 整体超过 GPT-4。

2. 行业应用案例


  • 在线客服:企业利用 GLM-4 的多轮对话和工具调用功能,构建智能客服系统,提高客户满意度。
  • 智能写作辅助:帮助用户生成文章、报告、诗歌等,提供灵感和修改建议。
  • 社交媒体分析:对社交媒体内容进行情感分析、关键词提取,帮助企业了解用户需求和市场趋势。

? 五、总结


智谱 AI GLM-4 通过多模态交互和动态联网搜索技术,为用户提供了更智能、更高效的交互体验。无论是在学术研究、工业应用还是个人使用中,GLM-4 都展现出了强大的潜力。通过本文的介绍,相信你已经对 GLM-4 的使用方法和技术优势有了深入的了解,赶快动手实践吧!

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