1. 中英双语数据集:GLM-130B训练集里中英双语的比例是1:1。相比与其他大模型,中文训练数据是很多的,这使得它能够更好地处理中文任务。2. Backbone:目前市面上的千亿大模型的backbone都用的decoder-only自回归语言模型,但是GLM-130B是采用团早期研发的双向语言模型GLM(General Language Model)。3. 预训练任务:在...
根据您的需求,定义一个推理函数来处理输入数据,并将推理结果返回给调用者。这个函数可以接收用户的输入作为参数,然后调用ChatGLM-130B模型进行推理,并将结果返回给用户。 运行推理函数并测试模型。最后,您可以运行推理函数并测试模型的性能和效果。可以向ChatGLM-130B模型输入一些样本数据或用户输入,观察模型的输出结果是...
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...
我们于7月完成了GLM-130B的4000亿标记的训练和评估,并于2022年8月发布了模型和预训练细节。根据HELM 2022年11月的数据,GLM-130B在各个维度上与GPT-3(davinci)相匹敌。 此后,我们开始对GLM-130B进行指令微调。ChatGPT的出现进一步促使我们通过SFT和RLHF使基础模型对齐。我们从头开始创建并构建了提示-响应对,并执...
社区合作：清华团队开源ChatGLM6B，并与社区共同推动大模型技术的发展。综上所述，GLM130B和ChatGLM6B在目标、特性、挑战以及社区合作等方面存在显著差异。GLM130B更注重千亿级模型的普及化，而ChatGLM6B则作为一个开源模型，在架构设计和社区合作方面展现出独特优势。
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
chatGLM-130B是由清华大学开发的一款基于Transformer的自然语言处理模型,它采用了大规模的语料库进行训练,能够实现高准确率的自然语言理解。而chatGPT则是由OpenAI开发的一款基于Transformer的自然语言处理模型,它也采用了大规模的语料库进行训练,并在GPT系列模型的基础上进行了改进,以提高语言理解的准确率。接下来,我们...
ChatGLM代表了大型语言模型发展的重大飞跃,特别值得注意的是它在庞大的语料库中进行了全面的训练,主要包括了一万亿个标记,主要是中文和英文。由GLM团队编写,这一系列模型,特别是GLM-4系列,展示了令人印象深刻的能力,在各种基准测试中与GPT-4相媲美甚至有所超越。
本视频详细介绍了如何部署chat GLM6B模型,包括本地部署和云服务器部署两种方式。主要技术点包括源码管理、镜像下载、Python脚本启动、环境配置等。视频还提到了不同部署方式的优缺点,以及如何选择合适的部署方案。此外,还介绍了模型的下载和安装过程,以及如何使用API进行部署。适合对模型部署感兴趣的开发者和技术爱好者观...
在第一代模型(ChatGLM-6B和ChatGLM-130B)的开发过程中,提示-应答对主要是由模型开发者自行标注的。而对于后续的模型,对齐数据则是内部标注数据和第三方专有数据的组合,这些数据都受到了严格的质量控制。类似于现有的方法,标注者被指导从多个维度对模型的回答进行评分,这些维度包括安全性、事实性、相关性、有用性和...