100万长文本赋予了开发者更大的创造空间，同时在生成、推理、QA等能力上不再被制约，注定会吸引越来越多的开发者参与进来，进一步将想象力转化为生产力。 |
年初大模型行业上演“长文本”大战时，我们就萌生过做一个“读书助理”的想法。测试了市面上主流的大模型后，发现普遍存在两个不足：一种是可以处理的文本长度不够，即使有些大模型将文本长度提升到了20万字，像《红楼梦》这样近百万字的名著，还是需要多次才能“读”完。另一种是语言理解和生成能力不足，经常出现“幻觉”。“长文本”的特点不仅仅是长，还涉及到复杂的逻辑和文本语义，需要更连贯、相关的响应。直到前两天，一位做AIGC的朋友向我们同步了一个新消息：“智谱AI开放平台默默上线了为处理超长文本和记忆型任务设计的GLM-4-Long，支持1M上下文。”100万上下文长度到底意味着什么呢？我们找来了另外两个大模型，用120回版本的《红楼梦》（大约有73万个汉字）进行了简单对比：月之暗面128K的大模型，每次可以处理6.4万个汉字，需要12次才能读完；Claude 200K的大模型，每次可以处理10万个汉字，需要8次才能读完；GLM-4-Long实测可以处理150-200万字，一次就能读完一本《红楼梦》。
不过，文本长度只是一个入门能力，能否扮演起“读书助理”的角色，必须要确保能够从大量文本中准确检索信息，特别是当某些关键信息被置于文档的深处时，以及出色的推理和内容生成能力。于是我们对GLM-4-Long进行了深度测试。（体验地址：智谱AI开放平台bigmodel.cn)大约是5年前，我们购买了钱穆先生的《国史大纲》，商务印书馆的繁体竖排版。因为是用大学教科书体例写成，学术味儿比较浓，再加上钱穆先生精炼的文笔风格，至今都没有完整读完。我们调用了GLM-4-Long的API接口，读取了50多万字的电子版《国史大纲》，然后针对性地问了三个问题：原书目录中只罗列了每个章节的标题，希望通过这个问题验证大模型是否处理了文档的全部信息，对内容的理解和总结生成能力。从输出的结果来看，不仅准确整理出了每个章节的核心内容，还按照现在比较主流的纪年方式，将全书内容拆分为上古文化、春秋战国、秦汉、魏晋南北朝、隋唐五代、两宋、元明、清代等8个部分，内容准确度超过99%，仅仅是“两宋之部”在小标题上被列举了两次（可以通过模型微调进行优化）。第二个问题：“秦汉国力与对外形势”在文档哪个部分？这是一个迷惑性比较强的问题，因为第七章和第八章都讲了相关背景，但钱穆先生放在了第十一章进行重点介绍。GLM-4-Long并未掉进预设的“陷阱”，准确指出了问题所在的章节和标题。这也是长文本处理的一个典型痛点，在长达几十万字的内容中，作者可能在多个地方描述相似的几件事，最为考验大模型的语义理解和内容检索能力，并非是对文本的机械处理，意味着需要更强的抽象和内容归纳能力。搜索引擎上没有直接相关的答案，但钱穆先生在书中给出了系统阐述，用于验证GLM-4-Long能否理解书中的细节信息。这次的答案再次让我们惊艳，分别从建国方式、统治方式、对外政策、经济、文化、社会、政治制度等角度综述了钱穆先生的观点。特别是在“对外政策”上，准确回答了“汉唐时期积极对外扩张，北宋采取保守的防御策略”，并且简单提及了政策变化背后的原因，即五代十国时期战争频繁，导致国力消耗严重。相关的测试问题不再一一赘述，直接给出我们的答案：GLM-4-Long对文档全局信息的处理、长文本理解和生成、多轮对话等能力均超出预期，整个体验有一种和钱穆先生跨时空对话的“错觉”。另一个不应该被忽略的信息在于，一本50多万字的书籍，GLM-4-Long仅用了两分钟左右的时间进行处理。如果想要用大模型处理一些没有时间研读的长文本，GLM-4-Long某种程度上可以说是最佳帮手。很多人在日常工作和生活中接触的文档，并非是动辄近百万字的巨著，而是几万字、最多十几万字的文档和资料。在这样比较大众化的需求下，像GLM-4-Long这样1M长文本能力的大模型，有何特殊价值？前面用《红楼梦》做了对比，其实还有另一种对比方式：月之暗面128K的大模型，每次可以处理6.4万个汉字，相当于读1本《活着》；Claude 200K的大模型，每次可以处理10万个汉字，相当于一次读《活着》和《在细雨中呐喊》两本书；GLM-4-Long的1M上下文，可以一次读余华老师的多本书，比如《活着》《在细雨中呐喊》《河边的错误》《第七天》……
由此萌生的一个想法是：是不是可以让大模型一次读多本相关的专业书籍，快速训练出一个专业的知识博主？首先想到的一个场景就是饮食，生活中经常碰到吃什么可以减肥、6月龄宝宝能不能吃蛋黄、高血压病人的饮食需要注意什么等问题，每次都需要搜索或者问AI，又担心内容是不是准确。我们让GLM-4-Long一次性读取了《中国居民膳食指南》《中国食物成分表》《中国饮食文化》《中国居民膳食营养素参考摄入量》等多个文档，然后用日常生活中的常见问题进行了针对性提问：可以看到，GLM-4-Long输出的答案非常全面，除了要补充蛋白质、维生素和矿物质，还给出了一些贴心的建议：食物应该细腻易消化，避免大块或硬的食物，以防噎食；建议先引入蔬菜泥，然后是水果泥，接着是强化铁的米粉或米糊；如果家族中有过敏史，应避免引入可能导致过敏的食物……答案依然比较全面，包括应将食盐摄入量控制在每天6克以下、每天摄入300-500克新鲜蔬菜和200-350克新鲜水果、每日摄入25-30克膳食纤维、避免过多摄入精制糖和白面食、建议通过食物摄入足够的钾和钙、避免过多摄入蛋白质、限制饮酒等等，并提供了具体的食物建议。以上只是我们简单尝试的一个场景，可以联想到的应用场景还有很多。比如一次性通读余华老师的所有小说，然后“变身”余华老师进行对话；一次性读多篇相关的论文，帮助提升论文阅读的效率；一次性读取上百份简历，然后根据需求筛选出最合适的候选人；以及找到一家企业多个季度的财报进行横向对比，从更宏大、信息更丰富的视角进行财报分析......我们列举的“想法”仅仅是抛砖引玉，相信智谱AI在大模型能力上打破天花板后，会有越来越多开发者参与其中，挖掘藏在应用层的机会，带来各种有趣、有生产力的体验。有别于年初单纯卷文本长度的比拼，智谱AI在GLM-4-Long的宣传和营销上不可谓不低调，却折射出了大模型市场的一个隐性共识：不再为了传播某个能力硬凹需求，而是开始卷大模型的综合能力。长文本在本质上是一种智力能力。如果将大模型比作是一台“电脑”的话，“更长的上下文”可以看作是更大的内存，能够提高多任务处理能力、提升运行大型软件的流畅度、带来更好的游戏体验等等。内存的大小，可能在某种程度上影响消费者的购买决策，却不是优先级最高的购买因素。同样的道理，仅仅是在文本长度上领先，并不足以让大模型吸引所有的注意力，不会是一条稳定的护城河。与之相对应的，大模型的“长文本热”就像是昙花一现，开发者们没有趋之若鹜，资本市场不断传出批判的声音：“感觉是各家公司在为抢入头部阵营做成绩，本质上还是为了秀肌肉，衡量长文本的价值，要等到更明确的落地场景和对应的商业模式出现，否则市场再热闹也是没有用的。”时间过去半年后，GLM-4-Long让外界看到了大模型新的演变方向：除了记住多长的上下文，还在比拼语言理解和生成能力、长文本推理和QA能力，不再是做长木桶的一块板，而是把把所有木板做长。比起我们“浅尝辄止”的测试，对大模型行业新方向感到兴奋的，恰恰是那群做AIGC的创业者。正如那位朋友所说的：“大模型可以满足100万字的上下文，并且可以很好地、准确地执行复杂指令，预示着巨大的想象空间。希望智谱AI开放平台可以早日推出GLM-4-Long的正式版，我们已经有了多个智能体相关的想法。”自从ChatGPT走红后，整个大模型行业风谲云诡。然而一个看起来有些畸形的现象是：资本大多将钱投个了大模型企业，做应用创新的创业者鲜有机会，即便不少人都在呼吁创业者应该卷应用，而非卷模型。回头再来看这样的现象，需要批判的不是资本的“势力”，而是开发者们的无奈。直接的例子就是长文本，半年前的火爆只是技术上的，由于存在能力上的短板，未能在应用层延续热度和爆点。借着上面的比喻，一台电脑的内存很大，可CPU、GPU、屏幕等依然是短板，开发者很难做出体验优秀的应用。当大模型的竞争走向综合能力的较量，100万长文本赋予了开发者更大的创造空间，同时在生成、推理、QA等能力上不再被制约，注定会吸引越来越多的开发者参与进来，进一步将想象力转化为生产力，创造出一个又一个“出圈”的现象级应用，加速大模型在应用赛道上的繁荣。这样的预言正在被进一步验证。不仅仅是大模型综合能力的进阶，还在于技术和应用在方向上的统一：逐渐从博眼球式的拉新，转向“脱虚向实”， 不断回归用户体验，沉淀出解决实际问题的能力。往期推荐
主理人 | 张贺飞（Alter）
前媒体人、公关，现专职科技自媒体
钛媒体、36kr、创业邦、福布斯中国等专栏作者
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