而chatglm就是GLM(General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling)架构实现的,因此作为了解chatglm的一部分,先学习下GLM。 一. 概述 NLP预训练模型的架构大致可以分为三类:自编码模型(Bert),自回归模型(GPT),encoder-decoder架构(T5)。然而,没有任何一个架构能在三个主流NLP任务上都达到最...
GLM在大多数具有基础架构或大型架构的任务上始终优于BERT。平均而言,GLMBase 得分比BERT Base 高 4.6%,GLMLarge 得分比BERT Large 高 5.0%。 在RoBERTa Large的设置中,GLM RoBERTa仍然可以在 baselines 上实现改进,但 margin 较小。 具体来说,GLM RoBERTa优于T5 Large,但只有它的一半大小。 在多任务预训练中,...
GLM在大多数具有基础架构或大型架构的任务上始终优于BERT。平均而言,GLMBase 得分比BERT Base 高 4.6%,GLMLarge 得分比BERT Large 高 5.0%。 在RoBERTa Large的设置中,GLM RoBERTa仍然可以在 baselines 上实现改进,但 margin 较小。 具体来说,GLM RoBERTa优于T5 Large,但只有它的一半大小。 在多任务预训练中,...
GLM在大多数具有基础架构或大型架构的任务上始终优于BERT。平均而言,GLMBase 得分比BERT Base 高 4.6%,GLMLarge 得分比BERT Large 高 5.0%。 在RoBERTa Large的设置中,GLM RoBERTa仍然可以在 baselines 上实现改进,但 margin 较小。 具体来说,GLM RoBERTa优于T5 Large,但只有它的一半大小。 在多任务预训练中,...
GLM(General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling)是一种自回归语言模型,通过空白填充的方式进行自回归建模。这种模型以随机顺序预测span,并辅以二维的位置编码来捕捉文本中的结构信息。与传统的自回归语言模型相比,GLM的独特之处在于它采用了空白填充的方式,即随机在输入文本中选择一段span置...
ChatGPT已经火了一段时间了,国内也出现了一些平替,其中比较容易使用的是ChatGLM-6B:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B,主要是能够让我们基于单卡自己部署。ChatGLM的基座是GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling论文中提出的模型,接下来我们来看看。
language understanding (NLU), unconditional generation, and conditional generation. We propose a General Language Model (GLM) based on autoregressive blank infilling to address this challenge. GLM improves blank filling pretraining by adding 2D positional encodings and allowing an arbitrary order to ...
$浪潮信息(SZ000977)$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...
In this paper, we propose a pretraining framework named GLM (General Language Model), based on autoregressive blank infilling. We randomly blank out continuous spans of tokens from the input text, following the idea of autoencoding, and train the model to sequentially reconstruct the spans, follo...
GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling (ACL 2022) Zhengxiao Du*, Yujie Qian*, Xiao Liu, Ming Ding, Jiezhong Qiu, Zhilin Yang, Jie Tang (*: equal contribution) News: We release ChatGLM-6B, an open pre-trained language model with 6 billion parameters opt...