GLM не работает сегодня?

Как связаться с технической поддержкой Zhipu AI?

- через форму обратной связи или личный кабинет - https://z.ai;

- Email - user_feedback@z.ai.

Последние новости и актуальная информация:

- X - https://x.com/Zai_org;

- GitHub - https://github.com/zai-org.

Модель выдает неактуальную информацию

GLM, как и многие языковые модели, имеет ограничение по дате обучения. Если вы спрашиваете о событиях, произошедших после этого периода, модель может галлюцинировать или просто признаться, что не знает ответа.

- Уточнять у модели, до какой даты у нее есть информация

- Проверять критичные факты через поисковые системы

- Использовать GLM для анализа предоставленных вами актуальных данных

- Комбинировать работу с моделью и реальными источниками информации

- Формулировать запросы так, чтобы модель анализировала, а не предоставляла факты

- Подключить расширения или плагины для доступа к интернету, если доступны

Качество ответов на русском языке хромает

Поскольку GLM разрабатывалась в первую очередь для китайского рынка, русскоязычный контент генерируется заметно хуже. Встречаются грамматические ошибки, неестественные обороты речи и калькирование с английского.

- Делать запросы на английском, потом переводить результат качественным переводчиком

- Просить модель переформулировать ответ несколько раз

- Указывать в промпте необходимость использования простого и понятного языка

- Применять постобработку через ChatGPT или Claude для улучшения стиля

- Создать библиотеку проверенных промптов, дающих хороший результат

- Использовать модель для генерации идей, а финальную формулировку делать самостоятельно

Проблемы с контекстным окном и длинными диалогами

При работе с большими объемами текста или продолжительных беседах модель начинает терять нить разговора, забывает важные детали из начала диалога или противоречит сама себе.

- Разбивать большие задачи на несколько отдельных сессий

- Периодически напоминать модели ключевые моменты из предыдущих сообщений

- Начинать новый диалог, когда чувствуете снижение качества ответов

- Сохранять важную информацию отдельно и подавать ее заново при необходимости

- Использовать техники промт-инжиниринга для сжатия контекста

- Экспортировать и структурировать полученные результаты вне системы

Сложности с творческими и нестандартными задачами

GLM может оказаться слишком консервативной в генерации креативного контента, предлагая шаблонные решения вместо оригинальных идей. Особенно это заметно при работе над художественными текстами или маркетинговыми концепциями.

- Добавлять в промпт фразы вроде "будь креативным", "предложи необычное решение"

- Просить сгенерировать несколько вариантов и выбирать лучший

- Использовать технику "brainstorming" — сначала количество, потом качество

- Задавать уточняющие вопросы, подталкивая модель к нестандартным решениям

- Комбинировать идеи от разных моделей

- Применять ролевые промпты — просить модель думать как конкретный специалист

Ограничения в понимании специализированной терминологии

При работе с узкоспециализированными темами — медициной, юриспруденцией, техническими науками — модель может путаться в терминах или использовать их некорректно.

- Предоставлять контекст и определения ключевых терминов в запросе

- Просить модель объяснить, как она понимает специфические понятия

- Перепроверять технические детали через профильные источники

- Использовать модель как помощника, а не единственный источник информации

- Дополнять промпты примерами правильного использования терминов

- Консультироваться с профильными специалистами при критичных задачах

Модель отказывается отвечать на безопасные вопросы

Системы безопасности иногда срабатывают избыточно, блокируя совершенно безобидные запросы. Это может касаться исторических событий, медицинских тем или даже литературных произведений.

- Переформулировать вопрос более нейтрально

- Добавить контекст, объясняющий академический или образовательный характер запроса

- Разбить проблемный вопрос на несколько более мелких

- Использовать косвенные формулировки

- Указать, что вам нужна информация для учебных или исследовательских целей

- При систематических отказах обратиться в техподдержку с примерами

Нестабильность работы и время отклика

Пользователи отмечают, что GLM периодически работает медленно, особенно в пиковые часы. Иногда запросы обрабатываются минутами или вообще прерываются с ошибкой.

- Планировать работу на часы наименьшей нагрузки

- Сохранять промпты в отдельном файле, чтобы переотправить при сбое

- Использовать более короткие запросы, требующие меньше вычислительных ресурсов

- Иметь запасной AI-сервис для критичных задач

- Проверять статус сервиса перед началом работы

- Подписаться на уведомления о технических работах

Трудности с мультимодальными задачами

Работа с изображениями, если она поддерживается, часто дает непредсказуемые результаты. Модель может неправильно интерпретировать содержимое картинок или вообще отказываться их обрабатывать.

- Использовать изображения высокого качества с четким содержанием

- Дополнять визуальный контент текстовыми описаниями

- Задавать конкретные вопросы вместо общих формулировок

- Тестировать разные форматы и разрешения изображений

- Применять специализированные модели для анализа изображений

- Разбивать сложные изображения на отдельные фрагменты

Отсутствие персонализации и памяти между сессиями

В отличие от некоторых западных аналогов, GLM не запоминает ваши предпочтения и историю взаимодействий. Каждый новый диалог начинается с чистого листа.

- Создать документ с шаблонными инструкциями для частых задач

- Начинать важные диалоги с напоминания контекста и ваших требований

- Вести внешнюю базу знаний с успешными промптами

- Использовать системы управления промптами для автоматизации

- Экспортировать и архивировать ценные диалоги

- Разработать собственную систему тегов для категоризации запросов