本文介绍ChatGLM-6B的模型结构,代码来自huggingface.co/THUDM/ch。 一、激活函数 ChatGLM-6B使用的激活函数为GELU,其可以近似实现为: GELU(x)≈0.5x(1+tanh(2π(x+0.044715x3))) @torch.jit.script def gelu_impl(x): """OpenAI's gelu implementation.""" return 0.5 * x * (1.0 + torch.tanh...
ChatGLM是transformer架构的神经网络模型,因此从transformer结构入手,分析其源码结构。 transformer结构: 转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ 位置编码 ChatGLM-6B的位置编码采用的旋转位置编码(RoPB)实现。其源码: classRotaryEmbedding(torch.nn.Module):def__init__(self, dim, base=10000, p...
而ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,并针对中文问答和对话进行了优化,具有 62 亿参数,经过约 1T 标识符的中英双语训练。 不过,由于 ChatGLM-6B 的规模较小,目前已知其具有相当多的局限性,如事实性/数学逻辑错误,可能生成有害/有偏见内容,较弱的...
比如ChatGLM-6B。 git:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于General Language Model (GLM)架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似...
ChatGLM2-6B模型是一个基于Transformer的对话生成模型,其推理流程主要包括以下步骤: 输入编码:将输入的文本进行分词、词嵌入等预处理操作,得到模型的输入数据。 位置编码:为了在Transformer模型中保留单词的顺序信息,需要对输入数据进行位置编码。 模型前向传播:将输入数据传入模型,经过多轮自回归生成最终的输出结果。 输...
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是由清华大学和智谱AI联合研发的一款开源对话语言模型。它基于General Language Model(GLM)架构,这一架构专为处理自然语言而设计,通过在大规模语料库上进行训练,能够学习到自然语言的统计规律,从而实现对自然语言的理解和生成。ChatGLM-6B拥有62亿参数,经过约1T标识符的中英双语训练,结合监督微调、反馈自助、...
1、下载ChatGLM-6B代码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 进入到ChatGLM-6B中,执行相应的安装命令 pip install gradio # 用于启动图形化界面 pip install -r requrement.txt 2、下载模型代码(ChatGLM-6B的模型代码在huggingface上托管:https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b) ...
chatglm-6b是一个基于GPT的单模态对话模型,它只能处理文本输入和输出,但是它的训练和推理速度比较快,而且性能较好,可以生成流畅和有趣的对话。 baichuan-7b是一个类似于LLaMA的大规模预训练语言模型,它可以处理多种语言和领域的文本,但是它还不支持对话任务,需要进一步做SFT微调来适应不同的对话场景和目标。
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中...