GLM在Transformer结构的基础上进行了微小改动,主要包括重新排列层归一化和残差连接的顺序、使用单一线性层进行token输出预测以及用GeLU替换ReLU激活函数。这些改动使得GLM能够同时兼容自回归(如GPT)、自编码(如BERT)和编码器-解码器(如T5)三种模型结构,从而在多种NLP任务上表现出色。 二、ChatGLM的部署与微调 1. 部署
评测结果显示，与ChatGLM2系列模型相比，ChatGLM3一出，性能屠榜：同尺寸模型中，ChatGLM3拿下了44个...
GLM团队早在2021年11月就开始了他们的研究工作,研发了生成式预训练模型,并在2021年5月发布了GLM模型。到了2023年,GLM团队又开发出了ChatGLM模型。他们的GLM-130B模型采用了与GPT-3不同的GLM架构进行训练,并且在中英双语、中文训练量充足且开源等方面显示出优越性。值得一提的是,GLM-130B在部分性能指标上超越了G...
可解释性:在某些情况下,模型的决策过程和输出结果需要具有可解释性,以确保结果的合理性和可信度。总之,ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B模型的特性和应用场景各有不同,训练自己数据集的过程需要注意数据质量、领域适应性、泛化能力、隐私保护和可解释性等方面。通过实践和不断优化,可以提升模型的性能并满足特定的需求。对于...
本报告为GLM技术团队成员在「NLG专委会真知论坛(GenTalk第7期)」的报告分享,报告中详细讲述了GLM-130B预训练过程,以及ChatGLM开发过程,并提出了几点大模型开发心得。本论坛另有复旦大学MOSS团队成员孙天祥的相关报告,可参考:https://www.bilibili.com/video/BV1is4y1
【亮点】1. 自主研发：ChatGLM 是基于智谱 AI 自主研发的 GLM-4 模型，体现了我国在人工智能领域的...
一、DAMODEL-ChatGLM-6B服务端部署 1.1、实例创建 首先点击资源-GPU云实例,点击创建实例: 进入创建页面后,首先在实例配置中首先选择付费类型为按量付费,其次选择单卡启动,然后选择需求的GPU型号,本次实验可以选择选择:按量付费--GPU数量1--NVIDIA-GeForc-RTX-4090,该配置为60GB内存,24GB的显存。
ChatGLM：国产自主开源大语言模型的崛起与应用引言 在人工智能快速发展的今天，大型语言模型（LLM）已成为AI领域的核心技术之一。ChatGLM作为中国自主开发的开源大语言模型，在中文自然语言处理领域展现出了强大的能力。本报告将深入探讨ChatGLM的技术背景、发展历程、架构特点及其应用场景，为读者提供对这一国产AI技术的...
首先，词表的大小从ChatGLM的150528缩小到65024。这一变化使得ChatGLM2和ChatGLM3的加载速度比ChatGLM快很多，给使用者带来了更为流畅的体验。其次，位置编码由每个GLMBlock一份，提升为全局一份，这也是一个重要的改进。最后，在SelfAttention之后的前馈网络方面，ChatGLM采用了GELU（Gaussian Error Linear Unit）作为...