但是,本次ChatGLM2-6B长上下文的先发优势可能也无法维持太久,因为最新在上下文领域的新技术也是层出不穷。尤其是Meta的新作《Extending Context Window of Large Language Models via Positional Interpolation》,该论文提出了一种位置插值(Position Interpolation,PI)的方法,可以在最小的微调(1000步以内)的情况下,将基...
除此之外,原论文还假设n \leq d,也即假设了序列长度不大于维度。这个结论对于现在很多支持32k的模型来讲并不成立,但还是要记住这个假设,因为它会影响后续的一些分析。 下面分析上述提到的四个Attention版本的 O_{rate}。 Encoder MHA 图7 Multi-head Attention Batched实现 Encoder MHA在原论文中对应的是Batch版本...
首发: AINLPer 微信公众号(每日论文干货分享!!) 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2023-09-25引言 今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过…
",请翻译它. 充当论文润色者(拿摘要部分举例)请你充当一名论文编辑专家,在论文评审的角度去修改论文摘要部分,使其更加流畅,优美.下面是具体要求: 下面我们来进行: 1,挑战模拟猫娘 最没有用也是最有趣的就是"成为猫娘",网上有很多关于模拟猫娘的prompt,比如如下prompt片段: 猫娘是一种拟人化的生物,其行为似猫但...
官方github 地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf P-tuning v2 微调技术利用 deep prompt tuning,即对预训练 Transformer 的每一层输入应用 continuous …
AI夏令营第三期–基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛教程 今天学习的是任务三:进阶实践 - 大模型方法 微调方法介绍 1️⃣LoRA(Low-Rank Adaptation): 基本思想是对模型的一部分进行低秩适应,即找到并优化那些对特定任务最重要的部分。也就是冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下,通过往模...
GLM模型底层还是基于Transformer,因此其设计、优化都是围绕Transformer的各个组件的。从注意力层的掩码、位置编码等方面优化与设计。 ChatGLM3/ChatGLM2的源码中,比如finetune、trainer等代码,其实是copy自HuggingFace,而且其使用流程与调用机制,与HuggingFace的开发流程是一致的。
论文地址: https://ai.meta.com/research/publications/scaling-autoregressive-multi-modal-models-pretraining-and-instruction-tuning/ 3、传马斯克称xAI估值达200亿美元 7月15日,据Semafor援引知情人士消息称,马斯克试图通过他声称价值数百亿美元的合资企业股权,为自己的新AI公司xAI招募顶尖AI人才。
查看论文: https://hf.co/papers/1911.02150 开源生态压轴出场 baichuan-7B: 免费可商用大语言模型 baichuan-7B 是由百川智能开发的一个开源的大规模预训练模型。基于 Transformer 结构,在大约 1.2 万亿 tokens 上训练的 70 亿参数模型,支持中英双语,上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文权威 benchmark (C-...