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
GLM在Transformer结构上也进行了创新。除了采用DeepNorm方式外,GLM还通过改变注意力掩码来实现encoder-decoder架构。这使得GLM在预训练时能够同时利用双向和单向注意力机制,提高了模型的性能。 三、预训练目标的差异 1. GPT-3的预训练目标 GPT-3的预训练目标主要是生成式预训练,即让模型能够生成高质量的自然语言文本。
该模型是一个底层架构为 GLM,参数量为 1300 亿的双语(中 英文) 双向语言模型。同样的 GLM- 130B 使用了自回归空白填充作为其主要预训练目标。另外, GLM- 130B 使 用了两种 mask token:[MASK] 对应短文本, [gMASK] 对应长文本。 GLM- 130B 也采用了旋转位置编码(RoPE), DeepNorm 层规范化和 GeGLU 技...
一、ChatGLM模型基础架构 ChatGLM模型的核心架构基于Transformer解码器,与GPT模型类似,采用自回归的方式进行文本生成。这意味着模型会逐步生成每一个词,直到生成完整的句子。该架构由多层Transformer组成,每层包含以下关键模块: 多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention):这是ChatGLM模型的核心技术,决定了模型如何捕捉...
ChatGLM是transformer架构的神经网络模型,因此从transformer结构入手,分析其源码结构。 transformer结构: 转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ 位置编码 ChatGLM-6B的位置编码采用的旋转位置编码(RoPB)实现。其源码: 代码语言:javascript
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。
ChatGLM 是一个开源的大型语言模型,其源码结构复杂但功能强大。本文将从模型结构、Tokenization、训练方式(如 LoRA)等方面深入剖析其源码实现。 模型结构与源码概述 ChatGLM 的源码可以从 GitHub 下载,主要包含两大部分:模型结构和训练相关代码。模型结构部分定义了模型的类和方法,而训练代码则提供了模型训练和微调的实...
glm-4-9b-chat-1m模型总体结构 ChatGLMForConditionalGeneration( (transformer): ChatGLMModel( (embedding): Embedding( (word_embeddings): Embedding(151552, 4096) ) (rotary_pos_emb): RotaryEmbedding() (encoder): GLMTransformer( (layers): ModuleList( ...
简介:一张图说清楚:大模型“大”在哪?ChatGLM模型结构详解 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,大模型结构并没有那么神秘,相反还挺清晰的,就是Transformer的decoder改造而来的。我们还会看到模型中参数最密集的部分,这也是模型“大”的原因。
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...