GLM通过联合优化空白填充目标和生成更长文本的第二目标,使得单一模型能够同时处理NLU和文本生成任务。 模型架构的改进: GLM对Transformer模型架构进行了一些调整,包括改变层归一化和残差连接的顺序,使用单个线性层进行输出token预测,以及用GeLU激活函数替代ReLU。 微调(Finetuning): GLM将NLU分类任务重新表述为填空任务,并...
此外,ChatGLM还采用了混合精度训练技术,以减少计算资源和内存的使用,同时提高模型的训练速度。总之,ChatGLM的模型架构基于通用语言模型(GLM)架构,通过Embedding层、Transformer编码器和解码器等核心组件的协同工作,实现了对自然语言文本的深入理解和生成。通过采用先进的训练技术和优化方法,ChatGLM在性能和效率方面表现出色,...
One-GLM是基于GLM架构的项目,移植到了使用OneFlow后端进行训练,能够大幅提升性能和显存利用率。 One-GLM的特点: 1. 性能最高提升3倍 2. 显存节省1/3 3. 低成本上手 4. 开源开放的双语(中文和英文)双向稠密模型 5. 无缝兼容PyTorch One-GLM的功能: ...
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架构是相同的，训练方式不同，glm采用原论文的mask token prediction进行训练，chatglm以及后续的234都是...
GT架构引入了图先验,而LM的参数初始化赋予了其语言理解能力。 对模型进行修改的整体思想是,三元组应该尽可能地类似于自然语言,以使LM能够学习,而图推理应该通过消息传递来工作。 类似于LM分词器将文本转换为词表中的向量,GoT也需要同样的处理以便GLM可以像LM那样处理图。
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一、ChatGLM模型架构概述 ChatGLM模型是一种基于Transformer的自然语言处理模型,其架构主要包括prefix encoder和主模型两部分。Prefix encoder负责处理prompt的最大长度,而主模型则负责处理输入序列。下面我们将对这两部分进行详细介绍。 二、Prefix Encoder Prefix Encoder的初始化是ChatGLM模型的第一步。它首先设定一个代...
通过详细分析GLM的基础框架和预训练方法,揭示了其为何能够实现卓越的性能。GLM采用了先进的Transformer架构,并结合了大规模的数据集和高效的训练算法,使其在多种自然语言处理任务中表现出色。 ### 关键词 GLM, 模型架构, 预训练, 开源, 性能 ## 一、GLM模型架构与预训练技术概述 ### 1.1 GLM的起源与发展背景 ...
ChatGLM3的架构是基于Transformer的,这一架构本身在自然语言处理领域就具有显著的优势。通过海量的文本数据训练,ChatGLM3能够捕捉到文本中的深层语义信息,进而生成高质量的语言输出。其架构特点主要体现在以下几个方面: 大规模数据集训练:ChatGLM3采用了超大规模的数据集进行训练,这使得模型能够更好地理解自然语言,提高处...