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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 class RotaryEmbe...
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...
1.Modules:⽀持的模型类型和集成; 2.Prompt:提示词管理、优化和序列化; 3.Memory:内存是指在链 / 代理调⽤之间持续存在的状态; 4.Indexes:当语⾔模型与特定于应⽤程序的数据相结合时,会变得更加强⼤ - 此模块包含⽤于加载、查询和更新外部数据的接⼝和集成; 5.Chain:链是结构化的调⽤序列(对...
一、模型复现要复现ChatGLM-6B模型,首先需要准备相应的数据集和计算资源。然后,按照以下步骤进行操作: 数据预处理:对中文对话数据进行清洗和标注,以便于模型训练和评估。 模型架构:基于Transformer架构,设计适合对话任务的模型结构。可以参考原始论文或开源实现。 训练过程:使用预训练的中文语言模型进行微调,通过反向传播...
各模型结构及特点 自从2017年6月谷歌推出Transformer以来,它已经成为自然语言处理领域的重要里程碑和核心模型之一。从2018年至今推出的主流模型GPT、BERT、T5、ChatGLM、LLaMA系列模型,都是以Transformer为基本架构实现的。 BERT 使用了Transformer中Encoder编码器。
一、ChatGLM-6B模型介绍 <https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B> [Star 27.6k] 一个清华开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于GLM架构,62亿参数。可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练。 开源10天10000stars 当天在GitHub的趋势排行第一 ...
目前,ChatGLM已经发展到第四代,并且开源的最新版本是ChatGLM-6B,它是基于第三代模型的一款开源产品,可以在个人电脑上进行部署。我也已经在我的带有M1 Pro芯片的MacBookPro上成功部署了ChatGLM,现在我想分享一下整个部署过程,让更多人能够使用上这个强大的AI工具。
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...
图1为ChatGLM3-6B模型简图,其结构基于Transformer Encoder架构的Encoder,大体上与BERT架构类似。ChatGLM3实现模型架构时,已预置支持P-tuning v2微调结构,图7中的PrefixEncoder,负责将若干Prefix Tokens映射到各GLM Block层的输入层,并与上一个GLM Block层的输出结合为当前GLM Block层的输入。后续各落地场景数据,只需...