? 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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