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proximal policy optimization (ppo) などの glm-4-plus の高度なアルゴリズムにより、数学的問題やプログラミング タスクのパフォーマンスが向上し、人間のニーズに近づけられます。 gpt-4 や llama 3.1 などの世界をリードするモデルと比較して、glm-4-plus はテキスト処理においてかなりのパフォーマンスを示し、長文テキスト処理の国際標準に達しています。

この技術革新は、物流情報処理、顧客サービスの自動化、パーソナライズされたレコメンデーションなどの分野がより効率的かつ正確になり、ユーザーにさらに便利な体験をもたらすことを意味します。さらに、glm-4-plus のオープン api も業界の革新とアプリケーションの多様化を促進します。

しかし、テクノロジーの急速な発展に伴い、倫理的な問題にも注意を払う必要があります。たとえば、モデルの出力におけるバイアスと公平性の問題、責任ある ai の実践などです。 zhifang ai チームはモデルを常に最適化しており、将来の開発におけるユーザーからのフィードバックの重要性を強調しています。

glm-4-plus の登場は、電子商取引速達業界に新たな章を開きましたが、同時に新たな考え方と課題ももたらしました。私たちはテクノロジーによってもたらされる機会とリスクを真剣に受け止め、責任ある ai 実践を促進し、より良い未来を共同で創造するために協力する必要があります。