课程配套【课件+源码资料】已经打包好了!可以在评论区获取!, 视频播放量 436、弹幕量 8、点赞数 4、投硬币枚数 2、收藏人数 17、转发人数 5, 视频作者 吴恩达机器学习-, 作者简介 ,相关视频:DeepSeek-AI大模型(LLM+RAG+Langchain+国产大模型ChatGLM-4+NLP新模型)学完
同样ChatGLM-6B模型为我们提供了api.py文件,它实现了一个基于FastAPI框架API服务,其接收一个HTTP POST请求,该请求体包含文本生成所需的参数,如prompt(提示文本)、history(对话历史)、max_length(生成文本的最大长度)、top_p(采样时的累积概率阈值)和temperature(采样时的温度参数,影响生成文本的随机性)。在接收到请...
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 ...
基座GLM是ChatGLM的基础,它经过大规模语料库的训练,具备了强大的语言理解和生成能力。为了充分发挥基座GLM的潜力,我们需要进行适当的部署和微调。 二、ChatGLM的LoRA/P-Tuning微调 LoRA微调 LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种轻量级的微调方法,通过对基座GLM的某些层进行低秩分解,实现模型参数的优化。这种方法在保持模型...
[4-7] GLM团队的卓越成果:GLM-130B模型 [8-9] ChatGLM模型的需求与选择适合任务的模型架构 [10-13] 使用不同级别的Mask和改进Transformer的训练方法 [14-21] 面临的挑战:计算资源限制和并行计算的优化策略 [22-25] 解决显卡问题的并行策略与实现
一、ChatGLM-6B模型简介 ChatGLM-6B是一个基于General Language Model (GLM)架构的对话生成模型,具有62亿参数。该模型不仅具备优秀的语言理解能力,还能生成连贯、准确的回答,适用于多种对话场景。 ChatGLM-6B的特点 强大的语言理解与生成能力:ChatGLM-6B能够理解和生成复杂的对话内容。
ChatGLM3-6B 简述 ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型: ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更
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...
技术创新与生态构建从技术创新的角度来看，智谱AI的ChatGLM在过去一年内完成了4次技术升级，这不仅是技术...