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。
GLM系列的 LLM 是基于Transformer架构构建的。在开发GLM-130B模型时,我们考虑到当时的硬件限制,并探索了多种策略来稳定其预训练过程。 在GLM-130B中,我们采用了DeepNorm作为层归一化策略,并在前馈网络(FFN)中使用了旋转位置嵌入(RoPE)以及配备GeLU激活函数的门控线性单元。在整个探索过程中,我们研究了不同的技术以...
它是由智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的,是基于GLM-130B的对话微调版本。 它不仅可以生成流畅、有趣、有逻辑的对话,还可以执行各种工具调用,如搜索、翻译、计算、绘图等。 它的性能在10B以下的基础模型中最强,超过了GPT-3.5等知名模型。下面我就来具体介绍一下它。 智谱AI是何方神圣? 智谱AI是一家专注于自然...
在指令微调阶段,可以放开全部模型参数进行训练。 扩展词表的效果。 从Chinese-LLaMA-Alpaca和BELLE 的结果来看,扩充中文词表,可以提升中文编码效率,并提升模型性能。 ChatGLM-6B ChatGLM-6B 是清华大学提出的支持中英双语问答的对话语言模型。ChatGLM-6B 采用了与 GLM-130B[4]相同的模型结构。截止到 2022 年 7 ...
本文旨在回顾和总结B站视频【报告】从GLM-130B到ChatGLM:大模型预训练与微调的主要内容。视频首先从介绍GLM-130B的训练和相关技术开始,进而揭示了自然语言处理中的大部分任务尚未被完全解决。 视频深入讨论了大模型的规模效应,它导致了计算量的大幅增加。然而,当模型训练量达到10^23时,模型的强大能力才开始真正显现。
【ChatGLM2-6B+联网+思维导图】让ChatGLM拥有 New Bing 的功能 5.8万 1 1:16 App 利用LangChain和国产大模型ChatGLM-6B实现基于本地知识库的自动问答 333 -- 1:14 App 本地部署CHAT GLM2--6B#本地部署chat-glm2-6b#人工智能#免费AI 8635 6 57:59 App 【项目原作解读】清华大学曾奥涵:GLM-130B 开...
优化的模型架构和大小: 吸取 GLM-130B 训练经验,修正了二维 RoPE 位置编码实现,使用传统FFN结构。6B(62亿)的参数大小,也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。 较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,这一需求可以进一步降低到 10GB...
优化的模型架构和大小：吸取 GLM-130B 训练经验，修正了二维 RoPE 位置编码实现，使用传统 FFN 结构。6B（62 亿）的参数大小，也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。较低的部署门槛：FP16 半精度下，ChatGLM-6B 需要至少 13 GB 的显存进行推理，结合模型量化技术，这一需求可以进一步...
数数国内的大模型,ChatGLM是一个知名度较高、也绕不过去的产品,源自清华系的团队,2022年11月,斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测,GLM-130B(ChatGLM 的技术底座) 是亚洲唯一入选的大模型。 https://chatglm.cn/ 官方访问地址 ...
GLM-130B是一个稳定训练方法,它是机器学习中的一种算法。GLM代表广义线性模型,130B表示这个算法的特定版本。 稳定训练方法是指通过一定的技巧和策略来增强模型的稳定性和鲁棒性,使其能够更好地处理噪声和异常数据。在训练过程中,稳定训练方法会对输入样本或特征进行一些改变或调整,以减少模型对于噪声的敏感性。