GLM大模型主要基于生成式对抗网络,具有强大的生成能力;而GPT大模型主要基于变换器,具有强大的语言理解能力。它们在训练方式、应用领域和优缺点等方面存在一定的区别。随着人工智能技术的不断发展,GLM大模型和GPT大模型将会在更多的领域得到应用,为人类社会带来更多的便利和创新。 发布于 2024-03-07 22:57・广西 人工智能 人
响应速度:ChatGLM在10GB显存设备即可部署,推理速度可达毫秒级,适合嵌入式设备和实时对话系统。ChatGPT在长文本生成和复杂指令分解上表现优秀,但推理速度可能稍逊于ChatGLM。 生成质量:ChatGPT生成内容长度可达3000字以上,支持复杂指令分解。而ChatGLM在长文本生成时可能出现逻辑断层,但其在中文语境下的生成质量通常更优。
ChatGLM借助编码器-解码器架构思想,前半部分采用类似于Bert的双向注意力,后半部分采用类似于GPT的自回归架构进行预测;ChatGPT采用的是仅解码器架构。 模型训练方法: 目前ChatGLM是基于 Base 模型进行有监督微调(SFT)训练而来。而ChatGPT是基于人工反馈的强化学习(RLHF)训练而来。 训练ChatGPT 需要经过预训练(Pretrain...
gpt架构和glm架构有什么区别 工具与资源中心 帮助开发者更加高效的工作,提供围绕开发者全生命周期的工具与资源 一、概述 内存管理在任何的编程语言里都是重头戏,Golang 也不例外。Go 借鉴了 Google 的 TCMalloc,它是高性能的用于 c++ 的内存分配器。其核心思想是内存池 + 多级对象管理,能加快分配速度,降低资源竞争...
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目前ChatGLM的模型参数量仅为62亿,相较于ChatGPT(无论是GPT3.5还是GPT4)上千亿级的参数量规模而言,显然存在不小差距。根据业界相关论文显示,在千亿级参数规模范围内,模型的参数规模直接决定了其能力上限。 因此,即便使用与训练ChatGPT相同的数据量对ChatGLM进行蒸馏训练,试图将ChatGPT作为导师,也难以完全达到ChatGPT...
首先是模型架构的区别。当前,基于Transformer架构的模型可划分为三大类,包括仅编码器、仅解码器以及编码器-解码器结合型。ChatGLM融合了编码器与解码器的设计思路,其前半段采用与Bert相似的双向注意力机制,后半段则运用GPT式的自回归架构进行预测。相对而言,ChatGPT则采用了仅解码器的架构。
首先是模型的构建方式。ChatGLM采纳了编码器-解码器架构的理念，它的前半部分类似于Bert，采用了双向注意力机制，而后半部分则类似于GPT，运用了自回归架构进行预测。相较之下，ChatGPT则完全基于解码器架构。其次，两者在模型训练方法上也有所不同。ChatGLM主要依赖于基于Base模型的有监督微调（SFT）训练。而ChatGPT...
从相关资料来看,ChatGLM确实遵循了Andrej Karpathy所描述的ChatGPT训练模式。然而,两者之间的差异可能源于以下几个方面:首先,是模型结构上的不同,例如GLM与GPT之间的差异;其次,是模型规模上的区别,榜单中提及的是ChatGLM-6B,而非13B版本;最后,ChatGPT可能还采用了一些未公开的训练手段。