GLM对图进行编码,为每个token生成嵌入,线性分类头根据掩码的嵌入给出最终预测,这里使用静态模板来表达未屏蔽的关系。 ConceptNet子图中关系分类的实验表明,GLM优于基于LM和GNN的编码方法——即使继承的LM参数在GLM训练期间没有更新。 维基数据子图和维基百科摘要上的KG群体实验表明,GLM可以对GoT和文本的交错输入进行推理,...
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...
接下来是一个时序图,展示GLM在训练过程中数据的流动: GLMUserGLMUser提交数据返回结果 五、应用场景 GLM架构可以在多种场景中得到应用,包括但不限于: 聊天机器人 机器翻译 文本生成和摘要 根据最近的调查数据,以下是GLM在不同应用场景下的占比: 40%30%20%10%GLM应用占比聊天机器人机器翻译文本生成摘要 “GLM在...
如图2,为了能够利用GLM建模,我们需要预先进行试验设计,这个环节已经在Module12中讲过了,这里就不多讲了。我们的GLM通常是一个两级模型(two stage hierarchical model),也就是一般来说我们会分两级分析。第一级是单独针对每个个体进行数据分析,第二级是在个体间进行组间分析,在这里,我们的GLM把这两步结合在了一起...
1. 基础架构 ChatGLM模型的核心架构由多层Transformer组成,每层包含以下关键模块: 多头自注意力机制:通过捕捉输入序列中各个词之间的相关性,实现上下文信息的有效建模。 前馈神经网络:对每个词的表示进行非线性变换,进一步增强模型的表达能力。 残差连接和层归一化:用于稳定训练,确保模型在深层网络中保持梯度流动,防止梯度...
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...
GLM大模型作为一种先进的AI技术,为大数据自助查询平台提供了全新的解决方案。 一、平台架构设计 GLM大数据自助查询平台架构设计需综合考虑数据存储、数据处理、数据安全、自助查询界面以及模型管理等多个方面。 数据存储与管理:平台采用分布式存储系统(如Hadoop HDFS、Apache HBase)和列式存储数据库(如Apache Parquet、...
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...
近日,北京智谱华章科技有限公司宣布了一款全新的电脑智能体——GLM-PC,称其为全球首个面向公众、回车即用的智能体。GLM-PC能够像人类一样“观察”和“操作”计算机,辅助用户完成各种复杂的电脑任务。其采用了被称为“左脑”和“右脑”的双重架构,“左脑”处理逻辑推理和任务执行,而“右脑”则负责感知和交互。
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 ...