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,...
从实验结果来看,与独立基线相比,通过参数共享,多任务预训练的GLM在NLU、有条件文本生成和语言建模任务中均实现了改进。 2 GLM预训练框架 我们提出了一个基于新型自回归空白填充目标的通用预训练框架GLM。GLM将NLU任务表述为包含任务描述的填空问题,可以通过自回归生成来回答这些问题。 2.1 预训练目标 2.1.1 自回归...
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是一种用于自然语言理解和生成的通用预训练框架。论文展示了NLU任务可以被形式化为条件生成任务,因此可以由自回归模型解决。GLM将不同任务的预训练目标统一为自回归空白填充,具有混合的注意力掩码和新颖的二维位置编码。我们的实验证明GLM在NLU任务中优于先前的方法,并且可以有效地共享参数以用于不同的任务。
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 ...
GLM is a General Language Model pretrained with an autoregressive blank-filling objective and can be finetuned on various natural language understanding and generation tasks. Please refer to our paper for a detailed description of GLM: GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank...
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 predict spans, which results in performance gains over BERT and T5 on NLU tasks....
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 predict spans, which results in performance gains over BERT and T5 on NLU tasks....