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的方式实现了三种预训练任务的统一,那么对于不同的训练预料,GLM通过不同的掩码方式,便...
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...
优化GLM中的结构化Prompt是一个复杂而细致的过程,需要明确需求、保持简洁明了、应用结构化框架、合理使用关键词与情境限制、明确格式要求并进行迭代调整。同时,随着技术的发展和多模态融合的趋势,未来的Prompt优化将更加智能化和多样化。在实际应用中,可以借助千帆大模型开发与服务平台等工具来提升优化效率和生成文本的质量。
GLM基于自回归的空白填充来解决自然语言理解(NLU)、无条件生成和有条件生成等任务中的挑战。通过改变mask的数量和长度以及打乱被掩码的片段顺序等方式,GLM在相同的参数量和计算成本下取得了优于BERT、RoBERTa和BART等模型的性能。 四、产品关联 在探讨这些模型结构差异的同时,我们不得不提到一个与这些模型紧密相关的产...
LLM底座模型:LLaMA、Palm、GLM、BLOOM、GPT结构对比 1 LLama [GPT3] 使用RMSNorm(即Root Mean square Layer Normalization)对输入数据进行标准化,RMSNorm可以参考论文:Root mean square layer normalization。 [PaLM]使用激活函数SwiGLU, 该函数可以参考PALM论文:Glu variants improve transformer。
△图1 ChatGLM 模型结构 如上图所示，整个流水线实际要求模型有两个不同的执行图，使用输入提示符进行首次推理时不需要 KV 缓存作为 GLMBlock 层的输入。从第二次迭代开始，QKV 注意力机制的上一次结果将成为当前一轮模型推理的输入。随着生成符的长度不断增加，在流水线推理过程中，模型输入和输出之间将存留大量...
【新智元导读】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。
本次内容围绕ChatGPT及其GLM架构进行了深入解析。首先,探讨了大型语言模型的预训练方法,特别是遮蔽(masking)技术的使用及其在训练过程中如何微调来适应特定任务。提到的编码器与解码器是模型核心结构,其中因果解码器特别重要,它影响了如ChatGPT等语言模型的生成能力。接着,进一步细致地分析了模型配置文件和Python脚本,凸显...
来自:ChallengeHub 1 LLama 2 Palm 3 GLM 4 BLOOM 5 GPT GPT 使用 Transformer 的 Decoder 结构,并对 Transformer Decoder 进行了一些改动,原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构,GPT 只保留了 Mask Multi-Head Attention,如下图所示:
glm-4-9b-chat-1m模型总体结构 AI检测代码解析 ChatGLMForConditionalGeneration( (transformer): ChatGLMModel( (embedding): Embedding( (word_embeddings): Embedding(151552, 4096) ) (rotary_pos_emb): RotaryEmbedding() (encoder): GLMTransformer( ...