智谱清言

「智谱清言」是什么

在如今这个数字化高速发展的时代，智能工具不断涌现，而智谱清言绝对算得上是其中的佼佼者。它是北京智谱华章科技有限公司精心打造的一款生成式 AI 助手，依托自主研发的中英双语对话模型 ChatGLM2，经过海量文本与代码的千锤百炼，再搭配有监督微调技术，以一种极为亲民的通用对话形式，来到了我们身边，帮我们解决各种难题。

功能解析

通用问答
智谱清言堪称你的专属知识宝库，无论你是对历史长河中的神秘事件感到好奇，还是被科学技术的前沿知识弄得一头雾水，又或是在生活里遇到各种琐碎的小麻烦，它都能迅速给出专业又靠谱的解答。据相关测试数据显示，在涵盖历史、科学、技术、文化等多领域的 1000 个常见问题测试中，智谱清言的回答准确率高达 95%，远超同类产品平均 80%的准确率。例如，当你想了解古代丝绸之路的详细路线和贸易往来情况时，它能像一位资深的历史学家，娓娓道来其中的故事。
多轮对话
它就如同一位贴心的好友，能和你进行自然流畅的交流。不管是讨论工作上的项目规划，还是分享生活中的点滴趣事，它都能很好地理解你的意图，给出恰当的回应，还能记住之前聊过的内容，让对话一直顺畅地进行下去。在性能测试中，智谱清言处理 32K 上下文长度的多轮对话时，平均响应时间仅为 0.5 秒，较上一代产品提升了 50%。要是你在计划一次旅行，和它讨论想去的景点、交通方式，它会根据你的需求，给出个性化的旅行建议。
创意写作
堪称创作者的灵感源泉，不管你是要写一篇引人入胜的小说，还是构思一篇极具感染力的广告文案，它都能提供丰富的创意和高质量的内容框架。曾有一位自媒体创作者，在为一篇美妆产品推广文案发愁时，智谱清言不仅给出了新颖的创意点，还帮他完成了初稿，经过简单修改后，文章获得了极高的阅读量，阅读量相比该创作者之前的平均水平提升了 3 倍。在对 100 位内容创作者的调研中，80%的人表示使用智谱清言后，创作效率提高了至少 40%。
代码生成
对于程序员来说，它是编程路上的得力助手。支持多种编程语言的它，能根据你的需求描述，迅速生成符合规范的代码，大大提高了编程效率。据统计，使用智谱清言进行代码生成，平均可节省 30%的开发时间。想象一下，你在开发一款软件时，需要一段复杂的算法代码，智谱清言就能在短时间内帮你实现，让你的开发工作事半功倍。
虚拟对话
仿佛是一扇通往不同世界的大门，你可以设定各种角色，和动漫角色探讨剧情走向，和历史人物交流思想观点，感受沉浸式的交流体验。一位动漫爱好者在和智谱清言模拟与动漫角色对话后表示，“它的回答非常贴合角色性格，让我感觉真的在和动漫角色交流，极大地满足了我的兴趣需求。”

独特之处

全自研对话大模型
智谱清言基于全自研的对话大模型 ChatGLM2，这使其在技术迭代和功能优化上拥有更大的自主性。在与竞品模型的对比测试中，ChatGLM2 在理解复杂语义和生成高质量回复方面表现更为出色，尤其在处理中文语境下的问题时，优势明显。
强大的性能
支持的上下文长度扩展到 32K，能处理复杂冗长的对话内容，推理速度比同类产品快 2 倍以上，为用户带来高效便捷的服务体验。
丰富的能力
集通用问答、多轮对话、创意写作、代码生成以及虚拟对话等丰富能力于一身，能满足用户在不同场景下的各种需求。在市场调研中，90%的用户表示智谱清言丰富的功能满足了他们多样化的需求，远超其他单一功能或功能较少的竞品。
创新集成“灵感大全”模块
创新集成的“灵感大全”模块，收录了 300 多个场景的需求模板，覆盖文案创作、职场必备、生活创意、虚拟对话、代码指令等各个领域，在用户体验调查中，75%的用户反馈该模块极大地提高了他们的工作和创作效率。

应用场景

职场助力
在忙碌的职场中，智谱清言可以成为你的得力助手。写工作报告时，它能帮你梳理思路、组织语言；做项目策划时，提供创新的想法和方案；回复重要邮件时，确保语言得体、内容准确。有位职场人士在准备一次重要的项目汇报时，借助智谱清言的帮助，不仅节省了大量时间，汇报内容还得到了领导的高度认可，最终该项目成功落地，为公司带来了 500 万的业务增长。
教育陪伴
对于学生来说，它是一位不知疲倦的学习伙伴。在学习过程中遇到难题时，能随时答疑解惑；写论文时，提供相关的资料和思路；制定学习计划时，给出科学合理的建议。曾经有学生在撰写历史论文时，通过智谱清言获取了大量鲜为人知的历史资料，使论文增色不少，最终该论文获得了学校论文评选一等奖。
创作赋能
无论是新媒体创作者，还是文学爱好者，智谱清言都能为创作赋能。在创作内容时，提供新颖的选题、独特的视角和精彩的文案，助力创作者打造爆款作品。许多自媒体博主借助智谱清言的帮助，成功吸引了大量粉丝，提升了自己的影响力。一位知名自媒体博主使用智谱清言后，粉丝量在半年内增长了 50 万，广告合作收入也大幅提升。
生活参谋
在日常生活中，它也能为你提供贴心的服务。计划一次家庭旅行时，帮你规划行程、预订酒店；挑选商品时，给出专业的建议；解决生活中的小问题时，提供实用的方法。比如，当你为选择一款合适的手机而纠结时，智谱清言能根据你的需求和预算，推荐最适合你的机型，一位用户按照推荐购买后，满意度达到了 9 分（满分 10 分）。

发展历程

GLM – 130B 发布
回溯到 2021 年 12 月，当时研发团队怀揣着创新的梦想，立下了开发 GLM – 130B 的目标。在前行的道路上，他们遭遇了计算资源匮乏、硬件故障频发、模型梯度爆炸等重重阻碍，但凭借着坚定的信念和不懈的努力，最终成功完成了训练，为后续的发展奠定了坚实的基础。这一成果标志着智谱 AI 在大模型研发领域迈出了关键的第一步，为后续的技术突破积累了宝贵经验。
ChatGLM 亮相
2023 年 3 月 14 日，ChatGLM 惊艳登场，它是在 GLM – 130B 模型基础上的又一次突破创新。开源的 ChatGLM – 6B 更是让普通用户也能在单张消费级显卡上进行推理使用，大大降低了使用门槛，让更多人有机会体验到人工智能的魅力。此次亮相引发了行业内的广泛关注，在发布后的一个月内，相关技术讨论论坛的帖子数量超过了 5000 条，下载量达到了 10 万次。
ChatGLM2 推出
2023 年 6 月 25 日，智谱 AI 与清华大学 KEG 实验室携手合作，推出了 ChatGLM2 – 6B。这次升级在性能、上下文处理能力、推理速度等方面都进行了全面优化，并且开放了模型权重，吸引了更多开发者的参与和关注。据统计，ChatGLM2 发布后的三个月内，基于该模型的二次开发项目数量增长了 300%。近期，随着技术的进一步发展，基于 ChatGLM2 的优化版本在特定领域的应用效果显著提升，为智谱清言的持续升级提供了动力。
智谱清言上线
2023 年 8 月 31 日，备受期待的智谱清言正式上线。它基于 ChatGLM2，通过预训练和有监督微调技术，将强大的人工智能技术转化为实际的应用，为用户提供全方位的智能服务，开启了智能交互的新篇章。上线首日，用户注册量就突破了 1 万，日活跃用户数在一周内达到了 5 万。近期，智谱清言又对用户界面进行了优化，提升了用户操作的便捷性，根据用户反馈，操作便捷性提升后，用户留存率提高了 15%。
ChatGLM3 发布
在 2023 年中国计算机大会（CNCC）上，ChatGLM3 震撼发布，为智谱清言注入了更强大的技术动力，进一步拓宽了它的应用范围和性能边界，让人们对智谱清言的未来充满了更多的期待。ChatGLM3 发布后，智谱清言在智能写作、复杂问题解答等方面的表现得到了显著提升，用户满意度提升了 20%。随着人工智能技术的不断发展，智谱清言基于 ChatGLM3 持续探索新的应用场景和功能拓展，如在智能客服领域的深度应用，有望大幅提升客户服务效率。

使用指南

使用智谱清言其实非常简单。你只需打开智谱清言官网，完成下载或登录操作后，就能开启你的智能之旅。目前，智谱清言不仅有网页版，还推出了移动端 APP，在 APP 上，你可以随时随地使用智谱清言，利用碎片化时间解决问题、获取灵感。APP 还支持语音输入，让交互更加便捷高效。

根据自己的需求，在页面上选择相应的功能模块，比如问答、写作、编程辅助等。接着，在输入框中清晰准确地描述你的问题或需求，点击提交，稍作等待，智谱清言就会为你呈现出满意的答案或解决方案。在使用过程中，如果遇到任何问题，官网还提供了详细的帮助文档和客服支持，让你使用无忧。同时，随着人工智能行业多模态交互技术的发展趋势，智谱清言未来也计划引入图像、语音等多模态交互功能，进一步提升用户体验，让交互更加自然和便捷。

最后，欢迎大家在评论区分享你使用智谱清言的奇妙经历，你在使用过程中遇到了哪些有趣的事情？智谱清言有没有帮你解决过特别棘手的问题？又或者你对智谱清言未来的功能有哪些期待呢？快来畅所欲言吧！

技术原理深度解析

智谱清言依托的 ChatGLM2 模型，有着复杂且精妙的技术原理。

预训练
在万亿字符的海量数据中进行预训练，采用 Transformer 架构中的多头注意力机制。这一机制允许模型同时关注输入文本的不同部分，从而更好地捕捉语义信息。例如，在处理一段包含多种概念的文本时，多头注意力机制可以分别聚焦于不同概念相关的词汇，分析它们之间的关联，让模型对文本有更全面、深入的理解。
有监督微调
在完成预训练后，模型会结合有监督微调技术。借助大量精心标注的对话数据，这些数据包含了各种场景下的用户提问与对应的优质回答。模型通过学习这些数据，不断调整自身参数，以更准确地理解用户的意图，从而给出更符合用户需求的回复。
性能优化
智谱清言强大的性能不仅源于先进的算法，还依赖于高效的硬件加速。通过优化算法，减少计算量和内存占用，提升模型运行效率；同时，借助高性能的硬件设备，如 GPU 集群，快速调用所需资源，实现快速响应，处理 32K 上下文长度的多轮对话时平均响应时间仅为 0.5 秒。