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...
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否符合预期。同时,您也可以根据需要调整模型的参数和配置,以获得更好的性能...
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/BV1is4y1i7cZ ...
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...
在2023年3月14日,经过对齐的模型ChatGLM-130B上线,此外,较小版本的ChatGLM-6B也在同一天开源,获得了远超预期的关注。ChatGLM-6B设计为拥有62亿参数,旨在1)促进训练前后技术和数据选择的快速迭代,2)通过INT4量化支持在消费级显卡上进行本地部署。自此,我们迅速探索并改进了预训练和对齐技术,导致了每三个月推出...
GLM130B旨在实现千亿级模型的普及化，而ChatGLM6B是一个具有特定架构设计的开源模型。以下是关于两者的详细介绍：GLM130B： 目标：旨在实现每个人皆能使用千亿级模型的目标。 特性：作为千亿级大模型，GLM130B在模型设计上可能采用了独特的自回归填空结构，并解决了训练稳定性和效率的问题。 挑战：在训练...
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...
GLM生态：理解GLM-130B与ChatGLM-6B的区隔 在讨论中，常有混淆，GLM-130B旨在实现每个人皆能使用千亿级模型的目标，而ChatGLM-6B作为开源模型，具备显著特点，其模型架构设计采用双向注意力的自回归填空结构，通过softmax in 32层避免训练中上下溢出，以及调整embedding层梯度解决前期梯度爆炸问题。千亿级...
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...
GLM-130B 一、预训练 采用双向注意力机制,对被遮挡的部分进行预测, 可以自由设置单词mask,句子smask,文章gmask,可以根据任务的不同设置mask,文本理解设置单词级别mask,文本生成色湖之句子级别的gmask,glm130B…