兩分鐘“熟讀”《國(guó)史大綱》，大模型的下一個(gè)爆點(diǎn)是“書(shū)童”？

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年初大模型行業(yè)上演“長(zhǎng)文本”大戰(zhàn)時(shí)，我們就萌生過(guò)做一個(gè)“讀書(shū)助理”的想法。測(cè)試了市面上主流的大模型后，發(fā)現(xiàn)普遍存在兩個(gè)不足：

一種是可以處理的文本長(zhǎng)度不夠，即使有些大模型將文本長(zhǎng)度提升到了20萬(wàn)字，像《紅樓夢(mèng)》這樣近百萬(wàn)字的名著，還是需要多次才能“讀”完。

另一種是語(yǔ)言理解和生成能力不足，經(jīng)常出現(xiàn)“幻覺(jué)”。“長(zhǎng)文本”的特點(diǎn)不僅僅是長(zhǎng)，還涉及到復(fù)雜的邏輯和文本語(yǔ)義，需要更連貫、相關(guān)的響應(yīng)。

直到前兩天，一位做AIGC的朋友向我們同步了一個(gè)新消息：“智譜AI開(kāi)放平臺(tái)默默上線了為處理超長(zhǎng)文本和記憶型任務(wù)設(shè)計(jì)的GLM-4-Long，支持1M上下文。”100萬(wàn)上下文長(zhǎng)度到底意味著什么呢？我們找來(lái)了另外兩個(gè)大模型，用120回版本的《紅樓夢(mèng)》（大約有73萬(wàn)個(gè)漢字）進(jìn)行了簡(jiǎn)單對(duì)比：

月之暗面128K的大模型，每次可以處理6.4萬(wàn)個(gè)漢字，需要12次才能讀完；

Claude 200K的大模型，每次可以處理10萬(wàn)個(gè)漢字，需要8次才能讀完；

GLM-4-Long實(shí)測(cè)可以處理150-200萬(wàn)字，一次就能讀完一本《紅樓夢(mèng)》。

不過(guò)，文本長(zhǎng)度只是一個(gè)入門能力，能否扮演起“讀書(shū)助理”的角色，必須要確保能夠從大量文本中準(zhǔn)確檢索信息，特別是當(dāng)某些關(guān)鍵信息被置于文檔的深處時(shí)，以及出色的推理和內(nèi)容生成能力。

于是我們對(duì)GLM-4-Long進(jìn)行了深度測(cè)試。

01 兩分鐘“熟讀”錢穆先生的《國(guó)史大綱》

大約是5年前，我們購(gòu)買了錢穆先生的《國(guó)史大綱》，商務(wù)印書(shū)館的繁體豎排版。因?yàn)槭怯么髮W(xué)教科書(shū)體例寫成，學(xué)術(shù)味兒比較濃，再加上錢穆先生精煉的文筆風(fēng)格，至今都沒(méi)有完整讀完。

GLM-4-Long能否勝任“書(shū)童”的角色呢？

我們調(diào)用了GLM-4-Long的API接口，讀取了50多萬(wàn)字的電子版《國(guó)史大綱》，然后針對(duì)性地問(wèn)了三個(gè)問(wèn)題：

第一個(gè)問(wèn)題：請(qǐng)總結(jié)這篇文檔中每個(gè)部分的主要內(nèi)容

原書(shū)目錄中只羅列了每個(gè)章節(jié)的標(biāo)題，希望通過(guò)這個(gè)問(wèn)題驗(yàn)證大模型是否處理了文檔的全部信息，對(duì)內(nèi)容的理解和總結(jié)生成能力。

從輸出的結(jié)果來(lái)看，不僅準(zhǔn)確整理出了每個(gè)章節(jié)的核心內(nèi)容，還按照現(xiàn)在比較主流的紀(jì)年方式，將全書(shū)內(nèi)容拆分為上古文化、春秋戰(zhàn)國(guó)、秦漢、魏晉南北朝、隋唐五代、兩宋、元明、清代等8個(gè)部分，內(nèi)容準(zhǔn)確度超過(guò)99%，僅僅是“兩宋之部”在小標(biāo)題上被列舉了兩次（可以通過(guò)模型微調(diào)進(jìn)行優(yōu)化）。

第二個(gè)問(wèn)題：“秦漢國(guó)力與對(duì)外形勢(shì)”在文檔哪個(gè)部分？

這是一個(gè)迷惑性比較強(qiáng)的問(wèn)題，因?yàn)榈谄哒潞偷诎苏露贾v了相關(guān)背景，但錢穆先生放在了第十一章進(jìn)行重點(diǎn)介紹。

GLM-4-Long并未掉進(jìn)預(yù)設(shè)的“陷阱”，準(zhǔn)確指出了問(wèn)題所在的章節(jié)和標(biāo)題。這也是長(zhǎng)文本處理的一個(gè)典型痛點(diǎn)，在長(zhǎng)達(dá)幾十萬(wàn)字的內(nèi)容中，作者可能在多個(gè)地方描述相似的幾件事，最為考驗(yàn)大模型的語(yǔ)義理解和內(nèi)容檢索能力，并非是對(duì)文本的機(jī)械處理，意味著需要更強(qiáng)的抽象和內(nèi)容歸納能力。

第三個(gè)問(wèn)題：北宋的建國(guó)和漢唐時(shí)期有什么不同？

搜索引擎上沒(méi)有直接相關(guān)的答案，但錢穆先生在書(shū)中給出了系統(tǒng)闡述，用于驗(yàn)證GLM-4-Long能否理解書(shū)中的細(xì)節(jié)信息。

這次的答案再次讓我們驚艷，分別從建國(guó)方式、統(tǒng)治方式、對(duì)外政策、經(jīng)濟(jì)、文化、社會(huì)、政治制度等角度綜述了錢穆先生的觀點(diǎn)。特別是在“對(duì)外政策”上，準(zhǔn)確回答了“漢唐時(shí)期積極對(duì)外擴(kuò)張，北宋采取保守的防御策略”，并且簡(jiǎn)單提及了政策變化背后的原因，即五代十國(guó)時(shí)期戰(zhàn)爭(zhēng)頻繁，導(dǎo)致國(guó)力消耗嚴(yán)重。

相關(guān)的測(cè)試問(wèn)題不再一一贅述，直接給出我們的答案：GLM-4-Long對(duì)文檔全局信息的處理、長(zhǎng)文本理解和生成、多輪對(duì)話等能力均超出預(yù)期，整個(gè)體驗(yàn)有一種和錢穆先生跨時(shí)空對(duì)話的“錯(cuò)覺(jué)”。

另一個(gè)不應(yīng)該被忽略的信息在于，一本50多萬(wàn)字的書(shū)籍，GLM-4-Long僅用了兩分鐘左右的時(shí)間進(jìn)行處理。如果想要用大模型處理一些沒(méi)有時(shí)間研讀的長(zhǎng)文本，GLM-4-Long某種程度上可以說(shuō)是最佳幫手。

02 用多個(gè)文檔訓(xùn)練出一位“知識(shí)博主”

很多人在日常工作和生活中接觸的文檔，并非是動(dòng)輒近百萬(wàn)字的巨著，而是幾萬(wàn)字、最多十幾萬(wàn)字的文檔和資料。在這樣比較大眾化的需求下，像GLM-4-Long這樣1M長(zhǎng)文本能力的大模型，有何特殊價(jià)值？

前面用《紅樓夢(mèng)》做了對(duì)比，其實(shí)還有另一種對(duì)比方式：

月之暗面128K的大模型，每次可以處理6.4萬(wàn)個(gè)漢字，相當(dāng)于讀1本《活著》；

Claude 200K的大模型，每次可以處理10萬(wàn)個(gè)漢字，相當(dāng)于一次讀《活著》和《在細(xì)雨中吶喊》兩本書(shū)；

GLM-4-Long的1M上下文，可以一次讀余華老師的多本書(shū)，比如《活著》《在細(xì)雨中吶喊》《河邊的錯(cuò)誤》《第七天》……

由此萌生的一個(gè)想法是：是不是可以讓大模型一次讀多本相關(guān)的專業(yè)書(shū)籍，快速訓(xùn)練出一個(gè)專業(yè)的知識(shí)博主？

首先想到的一個(gè)場(chǎng)景就是飲食，生活中經(jīng)常碰到吃什么可以減肥、6月齡寶寶能不能吃蛋黃、高血壓病人的飲食需要注意什么等問(wèn)題，每次都需要搜索或者問(wèn)AI，又擔(dān)心內(nèi)容是不是準(zhǔn)確。

我們讓GLM-4-Long一次性讀取了《中國(guó)居民膳食指南》《中國(guó)食物成分表》《中國(guó)飲食文化》《中國(guó)居民膳食營(yíng)養(yǎng)素參考攝入量》等多個(gè)文檔，然后用日常生活中的常見(jiàn)問(wèn)題進(jìn)行了針對(duì)性提問(wèn)：

8月齡兒童日常飲食應(yīng)該注意什么？

可以看到，GLM-4-Long輸出的答案非常全面，除了要補(bǔ)充蛋白質(zhì)、維生素和礦物質(zhì)，還給出了一些貼心的建議：食物應(yīng)該細(xì)膩易消化，避免大塊或硬的食物，以防噎食；建議先引入蔬菜泥，然后是水果泥，接著是強(qiáng)化鐵的米粉或米糊；如果家族中有過(guò)敏史，應(yīng)避免引入可能導(dǎo)致過(guò)敏的食物……

50歲的高血壓病人有什么飲食建議？

答案依然比較全面，包括應(yīng)將食鹽攝入量控制在每天6克以下、每天攝入300-500克新鮮蔬菜和200-350克新鮮水果、每日攝入25-30克膳食纖維、避免過(guò)多攝入精制糖和白面食、建議通過(guò)食物攝入足夠的鉀和鈣、避免過(guò)多攝入蛋白質(zhì)、限制飲酒等等，并提供了具體的食物建議。

以上只是我們簡(jiǎn)單嘗試的一個(gè)場(chǎng)景，可以聯(lián)想到的應(yīng)用場(chǎng)景還有很多。

比如一次性通讀余華老師的所有小說(shuō)，然后“變身”余華老師進(jìn)行對(duì)話；一次性讀多篇相關(guān)的論文，幫助提升論文閱讀的效率；一次性讀取上百份簡(jiǎn)歷，然后根據(jù)需求篩選出最合適的候選人；以及找到一家企業(yè)多個(gè)季度的財(cái)報(bào)進(jìn)行橫向?qū)Ρ?，從更宏大、信息更豐富的視角進(jìn)行財(cái)報(bào)分析......

我們列舉的“想法”僅僅是拋磚引玉，相信智譜AI在大模型能力上打破天花板后，會(huì)有越來(lái)越多開(kāi)發(fā)者參與其中，挖掘藏在應(yīng)用層的機(jī)會(huì)，帶來(lái)各種有趣、有生產(chǎn)力的體驗(yàn)。

03 “卷”長(zhǎng)文本過(guò)渡到“卷”綜合能力

有別于年初單純卷文本長(zhǎng)度的比拼，智譜AI在GLM-4-Long的宣傳和營(yíng)銷上不可謂不低調(diào)，卻折射出了大模型市場(chǎng)的一個(gè)隱性共識(shí)：不再為了傳播某個(gè)能力硬凹需求，而是開(kāi)始卷大模型的綜合能力。

個(gè)中原因并不難解釋。

長(zhǎng)文本在本質(zhì)上是一種智力能力。如果將大模型比作是一臺(tái)“電腦”的話，“更長(zhǎng)的上下文”可以看作是更大的內(nèi)存，能夠提高多任務(wù)處理能力、提升運(yùn)行大型軟件的流暢度、帶來(lái)更好的游戲體驗(yàn)等等。內(nèi)存的大小，可能在某種程度上影響消費(fèi)者的購(gòu)買決策，卻不是優(yōu)先級(jí)最高的購(gòu)買因素。

同樣的道理，僅僅是在文本長(zhǎng)度上領(lǐng)先，并不足以讓大模型吸引所有的注意力，不會(huì)是一條穩(wěn)定的護(hù)城河。

與之相對(duì)應(yīng)的，大模型的“長(zhǎng)文本熱”就像是曇花一現(xiàn)，開(kāi)發(fā)者們沒(méi)有趨之若鶩，資本市場(chǎng)不斷傳出批判的聲音：“感覺(jué)是各家公司在為搶入頭部陣營(yíng)做成績(jī)，本質(zhì)上還是為了秀肌肉，衡量長(zhǎng)文本的價(jià)值，要等到更明確的落地場(chǎng)景和對(duì)應(yīng)的商業(yè)模式出現(xiàn)，否則市場(chǎng)再熱鬧也是沒(méi)有用的。”

時(shí)間過(guò)去半年后，GLM-4-Long讓外界看到了大模型新的演變方向：除了記住多長(zhǎng)的上下文，還在比拼語(yǔ)言理解和生成能力、長(zhǎng)文本推理和QA能力，不再是做長(zhǎng)木桶的一塊板，而是把把所有木板做長(zhǎng)。

比起我們“淺嘗輒止”的測(cè)試，對(duì)大模型行業(yè)新方向感到興奮的，恰恰是那群做AIGC的創(chuàng)業(yè)者。正如那位朋友所說(shuō)的：“大模型可以滿足100萬(wàn)字的上下文，并且可以很好地、準(zhǔn)確地執(zhí)行復(fù)雜指令，預(yù)示著巨大的想象空間。希望智譜AI開(kāi)放平臺(tái)可以早日推出GLM-4-Long的正式版，我們已經(jīng)有了多個(gè)智能體相關(guān)的想法。”

自從ChatGPT走紅后，整個(gè)大模型行業(yè)風(fēng)譎云詭。然而一個(gè)看起來(lái)有些畸形的現(xiàn)象是：資本大多將錢投個(gè)了大模型企業(yè)，做應(yīng)用創(chuàng)新的創(chuàng)業(yè)者鮮有機(jī)會(huì)，即便不少人都在呼吁創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該卷應(yīng)用，而非卷模型。

回頭再來(lái)看這樣的現(xiàn)象，需要批判的不是資本的“勢(shì)力”，而是開(kāi)發(fā)者們的無(wú)奈。直接的例子就是長(zhǎng)文本，半年前的火爆只是技術(shù)上的，由于存在能力上的短板，未能在應(yīng)用層延續(xù)熱度和爆點(diǎn)。借著上面的比喻，一臺(tái)電腦的內(nèi)存很大，可CPU、GPU、屏幕等依然是短板，開(kāi)發(fā)者很難做出體驗(yàn)優(yōu)秀的應(yīng)用。

當(dāng)大模型的競(jìng)爭(zhēng)走向綜合能力的較量，100萬(wàn)長(zhǎng)文本賦予了開(kāi)發(fā)者更大的創(chuàng)造空間，同時(shí)在生成、推理、QA等能力上不再被制約，注定會(huì)吸引越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者參與進(jìn)來(lái)，進(jìn)一步將想象力轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，創(chuàng)造出一個(gè)又一個(gè)“出圈”的現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用，加速大模型在應(yīng)用賽道上的繁榮。

04 結(jié)語(yǔ)

“2024年是AGI落地元年“。

這樣的預(yù)言正在被進(jìn)一步驗(yàn)證。不僅僅是大模型綜合能力的進(jìn)階，還在于技術(shù)和應(yīng)用在方向上的統(tǒng)一：逐漸從博眼球式的拉新，轉(zhuǎn)向“脫虛向?qū)?rdquo;， 不斷回歸用戶體驗(yàn)，沉淀出解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

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