GLM-4

Zhipuは、第1回のZhipu DevDayで、次世代のGLM-4ベース・ モデルとテキストから画像をジェネラティブするCogView3を発表し、自らの野心と優位性を実証しました。GLM-4は、前世代と比較して約60%のパフォーマンスが向上し、コンテキストの拡張、マルチモーダル・サポート、高速の推論、大規模テキストの処理が可能となり、Needleテストなど複雑なタスクにも対応できます。また、Zhipuは、OpenAIの GPT Store同様に、GLMのパーソナライズされたエージェントのカスタマイズとエージェント・ハブも導入し、大規模言語モデリングの分野で進歩を遂げました。

主要な特長:

1. パフォーマンスの向上: GLM-4は、128k文字/リクエストまで対応し、大規模なテキスト・データを効率的に処理できるようになりました。

2. マルチモーダル能力: Zhipuのテキストから画像へ変換する製品であるCogView3は、OpenAIのDALL·E 3に匹敵し、テキストから画像をジェネラティブする能力を実証しています。

3. オールインワン能力: GLM-4のオールインワン・フィーチャーは、単独のコマンドで複雑なタスクを処理することを可能にし、さまざまなツールの活用を可能にします。これには、チャートの作成、PPTのジェネレーションなど、コンテンツの作成や情報の操作を合理化します。

ユースケース:

1. 簡略化された分析: GLM-4は、さまざまな情報源から世界GDPデータを mühelos に取り出して視覚化できます。複雑なデータをわかりやすいかたちに加工し、アナリストや意思決断者を支援します。

2. コンテンツ作成の効率性: コンテンツ作成者は、GLM-4のオールインワン・フィーチャーを活用して、チャートの作成やレポートの作成など、タスクをオートメーション化できます。これには、時間の節約と効率の向上が見込めます。

3. カスタマイズされたエージェント: ユーザーは、GLMのカスタマイズ・フィーチャーを使用して、パーソナライズされた対話型エージェントを作成できます。これには、カスタマサポートから学習まで、特定の要件に合わせてエージェントを調整できます。

結論:

ZhipuのGLM-4は、優れたパフォーマンス、多用途のマルチモーダル能力、オールインワン・フィーチャーを備え、大規模言語モデリングの分野で強力な競争相手となっています。パーソナライズされたエージェントのカスタマイズはユーザーに権限を与え、エージェント・ハブはコラボレーションと共有を促進します。Zhipuの、大規模言語モデリングの開発とエコシステムの構築への取り組みは、同社をこの分野における注目株にしています。