3、模型的注意力mask掩码矩阵:glm通过改变它的注意力掩码,从而实现encoder-decoder架构。在glm注意力掩码里,partA为全注意力掩码,既当前token可以关注之前的token,也能关注到后面的token,是一个双向注意力;但是在partB中,为单向注意力机制,所以掩码片段的部分输入到decoder里。 2.2 多任务预训练 GLM通过自回归空白填充...
R中的glm模型结构 是广义线性模型(Generalized Linear Model)的一种实现方式。广义线性模型是一种统计模型,用于建立因变量与自变量之间的关系,并可以处理非正态分布的响应变量。 在R中,使用glm函数可以拟合广义线性模型。glm函数的基本语法如下: glm(formula, family, data, ...) 其中,formula是一个公式,用于指定模...
编码器-解码器结构 有同时采用 encoder 和 decoder 结构的大语言模型, 即直接调整 transformer 结构的大语言模型 GLM 和 UL2 等系列模型。 GLM GLM,全名为 General Language Model,是由清华大学所开发的开源语言模型。其目的是为了在所有的 NLP 任务中都达到最佳表现。尽管其他模型之前有试图通过多任务学习以达到结...
在自然语言处理领域,LLaMA、Palm、GLM、BLOOM和GPT这五个模型都是非常优秀的语言模型,它们各自具有独特的特点和优势。下面我们将从模型结构的角度出发,对这五个模型进行对比分析。一、LLaMA模型LLaMA(Large Language Model Family of AI)是一个大型语言模型家族,旨在为研究人员和开发人员提供一系列不同大小和能力的语言...
广义线性模型(Generalized Linear Model,GLM)是统计学中的一种回归分析方法,用于建立因变量与自变量之间的关系模型。GLM扩展了经典的线性回归模型,能够适应更多类型的数据分布和...
主要负责实现ChatGLM模型的架构和前向传播逻辑。ChatGLM模型是一个强大的语言模型,特别设计用于中文自然...
模型架构:GLM的具体架构细节可能与ChatGPT有所不同,尤其是在处理长篇对话和维持上下文方面。训练方法:...
一方面,GLM的参数初始化是基于已有的预训练语言模型,这使得模型能够迅速获取语言理解能力;另一方面,通过改进自注意力机制,GLM实现了图结构信息的有效聚合。在处理中,三元组的文本信息得以有效捕捉,而图的结构推理则在没有额外图神经网络层的情况下完成。在这种融合下,GLM表现出了强大的适应能力,尤其是在处理复杂的关系...
ChatGLM模型结构详解 目录 写在前面 一、整体流程 1.输入 2.流程 3.代码 二、GLMBlock 1.整体流程 2.旋转位置编码 3.Attention缩放 4.mask的作用 5.残差系数 6.FFN (又称MLP) 三、总结 写在前面 大型模型的神秘并不是不可透视的,今天我们以ChatGLM-6B为例,解析一下模型结构和代码。你会发现,大模型...
课程1 - VisualGLM:理论、部署、微调 讲师:丁铭 项目简介: VisualGLM-6B 是一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于ChatGLM-6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练BLIP2-Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共78亿参数。