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,并通过模式包含单个遮蔽token的cloze问题进行微调,这与BERT等模型使用的线性分类器方法不同
在日益增多的开源大模型中,由清华大学研发的开源大模型 GLM 由于效果出众而受到大众关注,而且清华大学开源了基于 GLM 架构研发的基座模型:ChatGLM-6B以及GLM-130B。 2022年11月,斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测2,GLM-130B 是亚洲唯一入选的大模型。在与 OpenAI、谷歌大脑、微软、英伟达...
GLM是一个通用的预训练语言模型,它在NLU(自然语言理解)、conditional(条件文本生成) and unconditional generation(非条件文本生成)上都有着不错的表现。 GLM的核心是:Autoregressive Blank Infilling,如下图1所示: 即,将文本中的一段或多段空白进行填充识别。具体细节如图2所示: 说明,对于一个文本:\(x_{1},x_{...
ChatGLM的输入层使用词嵌入将每个词转换为固定维度的向量表示,并通过位置编码引入词序列中的位置信息。整个模型以自回归方式进行训练,即在生成每个词时,依赖于前面已经生成的词。这种架构使得ChatGLM能够高效处理对话任务,通过对历史上下文的理解生成连贯的自然语言文本。 ChatGLM在对话系统中的表现尤为出色。它专门为对话...
ChatGLM模型架构的核心组件包括Embedding层、Transformer编码器和解码器。这些组件协同工作,使ChatGLM能够理解和生成自然语言文本。首先,Embedding层将输入的文本序列转换为固定维度的向量表示。这些向量捕获文本中的语义信息,以便模型能够理解文本内容。接下来,Transformer编码器将Embedding层的输出作为输入,并对其进行转换。编码...
51CTO博客已为您找到关于GPT和GLM的模型架构区别的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及GPT和GLM的模型架构区别问答内容。更多GPT和GLM的模型架构区别相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
简要概括：ChatGLM2与ChatGLM3在模型架构上保持了一致性，而相较于ChatGLM，它们的结构有所不同。因此，从模型架构层面来看，ChatGLM3并没有对ChatGLM2进行改进。在ChatGLM2和ChatGLM3相较于ChatGLM的变化方面：首先，它们显著缩小了词表的大小，从ChatGLM的150528个词项缩减至65024个词项。这一变化直观上反映在...
海德堡大学研发图语言模型GLM,融合LM和KG。 【导读】近日,来自海德堡大学的研究人员推出了图语言模型 (GLM),将语言模型的语言能力和知识图谱的结构化知识,统一到了同一种模型之中。 语言模型(LM)的成功似乎掩盖了旁人的光辉。 比如知识图谱(knowledge graph,KG),这个整合了实体关系的结构化知识库。
ChatGLM-6B模型部署与微调教程,大模型训练流程及原理+微调容易踩的坑全详解!从模型架构到实际应用,(Function Call、Code Interpr, 视频播放量 1689、弹幕量 92、点赞数 25、投硬币枚数 17、收藏人数 76、转发人数 6, 视频作者 大模型入门教程, 作者简介 带你玩转大模型
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、...