GLM团队在这方面做出了重要贡献,从GLM-130B到ChatGLM,模型架构和训练方法都在不断优化。GLM-130B是一款开源的双语预训练模型,其预训练任务采用了自回归填空(Autoregressive Blank Infilling)的设计。这种任务通过“先破坏,再重建”的方式,提高了模型的表示能力。与GPT-3等模型不同的是,GLM-130B在mask的输入部分使用...
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从GLM 130B到ChatGLM 大模型预训练与微调是【公开课】从GLM 130B到ChatGLM | 大模型预训练与微调 | 曾奥涵 | 清华大学知识工程实验室(KEG)的第1集视频,该合集共计2集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
本报告的重点主要是语言模型,即 ChatGLM。API 可通过https://bigmodel.cn公开获取,开放模型可通过https://github.com/THUDM访问。 我们从预训练数据、架构、对齐、All Tools 等方面详细介绍了 ChatGLM 中采用和开发的预训练和后训练技术;以及从学术基准测试评估、指令跟随能力评估、对齐评估、长上下文处理能力评估、...
此后,我们开始对GLM-130B进行指令微调。ChatGPT的出现进一步促使我们通过SFT和RLHF使基础模型对齐。我们从头开始创建并构建了提示-响应对,并执行了SFT,同时还开始研究如何有效应用RLHF。在2023年3月14日,经过对齐的模型ChatGLM-130B上线,此外,较小版本的ChatGLM-6B也在同一天开源,获得了远超预期的关注。ChatGLM-6B...
ChatGLM代表了大型语言模型发展的重大飞跃,特别值得注意的是它在庞大的语料库中进行了全面的训练,主要包括了一万亿个标记,主要是中文和英文。由GLM团队编写,这一系列模型,特别是GLM-4系列,展示了令人印象深刻的能力,在各种基准测试中与GPT-4相媲美甚至有所超越。
ChatGLM-6B(、),是智谱 AI 开源、支持中英双语的对话语言模型,其基于General Language Model(GLM)架构,具有62亿参数,无量化下占用显存13G,INT8量化级别下支持在单张11G显存的 2080Ti 上进行推理使用(因为INT8下占用显存10G,而INT4量化级别下部署的话最低只需 6GB显存,另基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法的...
1、数据混合是最终模型的关键组成部分。 2、与其优化transformer计算,不如在更小的模型上训练更多质量更高的数据。GLM3 清华大学发布的LLM,github.com/THUDM/ChatGL GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained ModelGLM-130B是一个拥有1300亿个参数的双语(英文和中文)双向密集模型。训练了400B tokens,采用了encode...
在第一代模型(ChatGLM-6B和ChatGLM-130B)的开发过程中,提示-应答对主要是由模型开发者自行标注的。而对于后续的模型,对齐数据则是内部标注数据和第三方专有数据的组合,这些数据都受到了严格的质量控制。类似于现有的方法,标注者被指导从多个维度对模型的回答进行评分,这些维度包括安全性、事实性、相关性、有用性和...
在ChatGLM的优化过程中,Efficient Tuning DataCollator.py是一个关键模块,它的主要作用是优化数据处理和调参。本文将详细解析Efficient Tuning DataCollator.py源码,帮助读者深入理解其核心思想和实现方式。在解析源码之前,我们先了解一下Efficient Tuning DataCollator.py的作用。这个模块的主要目标是优化模型的训练效率,...