简介：本文深入解析了ChatGLM3的核心技术AgentTuning，探讨了其如何增强LLM的Agent能力，同时保持通用能力。并介绍了ChatGLM3在性能、功能上的突破及与曦灵数字人的关联应用。
在人工智能领域，大模型的进步日新月异，其中ChatGLM系列作为国产大模型的佼佼者，不断推陈出新。ChatGLM3作为该系列的最新成果，凭借其自研的AgentTuning技术，在LLM（大型语言模型）的Agent能力上实现了显著提升。本文将深入剖析AgentTuning技术，探讨其如何为ChatGLM3带来性能与功能的双重飞跃。
LLM作为Agent时，需具备任务规划、记忆和使用对应工具的能力，这要求LLM不仅要有强大的上下文理解和推理能力，还需要细粒度的Prompt方法。然而，现有研究主要关注设计提示或构建框架来完成某一特定代理任务，而未从根本上提升LLM的通用Agent能力。针对这一问题，清华大学和智谱AI提出了AgentTuning技术。
AgentTuning是一种简单而通用的方法，旨在增强LLM的Agent能力，同时保持其通用LLM能力。该技术通过构建一个覆盖多种代理任务、包含高质量交互轨迹的轻量级指令调优数据集Agent_Instruction，并采用混合指令微调策略对LLM进行微调，从而实现了在增强代理能力的同时，保持泛化能力的目标。
ChatGLM3作为ChatGLM系列的最新成果，集成了自研的AgentTuning技术。这一技术的引入，使得ChatGLM3在智能规划和执行方面相比于ChatGLM2提升了1000%，成为国产大模型中的佼佼者。
在ChatGLM3中，AgentTuning技术的应用不仅提升了模型的Agent能力，还使得模型能够原生支持工具调用、代码执行、游戏、数据库操作、知识图谱搜索与推理、操作系统等复杂场景。这些功能的实现，得益于AgentTuning技术为模型带来的更强的上下文理解和推理能力，以及更细粒度的Prompt方法。
除了AgentTuning技术的引入外，ChatGLM3还在性能和功能上实现了多重突破。
在性能上，ChatGLM3采用了独创的多阶段增强预训练方法，使得模型在训练更为充分的同时，也在多个中英文公开数据集测试中取得了国内同尺寸模型中的首位。与ChatGLM2相比，ChatGLM3在多个指标上有显著提升，包括MMLU提升36%、CEval提升33%、GSM8K提升179%、BBH提升126%。
在功能上，ChatGLM3实现了多模态理解能力的CogVLM-看图识语义，在多个国际标准图文评测数据集上取得SOTA；代码增强模块Code Interpreter能够根据用户需求生成代码并执行，自动完成数据分析、文件处理等复杂任务；网络搜索增强WebGLM则能够接入搜索增强，自动根据问题在互联网上查找相关资料并在回答时提供参考相关文献或文章链接。
作为智谱AI的明星产品之一，曦灵数字人在与ChatGLM3的结合中也展现出了强大的应用潜力。曦灵数字人作为一款具备高度智能化和交互性的数字人产品，能够为用户提供更加生动、自然的交互体验。而ChatGLM3作为强大的语言模型支撑，为曦灵数字人提供了更加丰富的语言理解和生成能力。
通过结合ChatGLM3的AgentTuning技术，曦灵数字人能够更加精准地理解用户的意图和需求，并在复杂场景下实现更加智能的交互和决策。这种结合不仅提升了曦灵数字人的智能化水平，也为其在更多领域的应用提供了可能。
综上所述，AgentTuning作为ChatGLM3的核心技术之一，为模型带来了显著的性能和功能提升。通过构建高质量的交互轨迹数据集和采用混合指令微调策略，AgentTuning技术成功地增强了LLM的Agent能力，同时保持了其通用能力。这使得ChatGLM3在智能规划和执行方面表现出色，并原生支持多种复杂场景的应用。
未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信ChatGLM3及其相关技术将在人工智能领域发挥更加重要的作用。同时，曦灵数字人等智谱AI的产品也将在与ChatGLM3的结合中展现出更加广阔的应用前景。