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...
提出Parallel Layers:每个 Transformer 结构中的“并行”公式:与 GPT-J-6B 中一样,使用的是标准“序列化”公式。并行公式使大规模训练速度提高了大约 15%。消融实验显示在 8B 参数量下模型效果下降很小,但在 62B 参数量下没有模型效果下降的现象。
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
【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...
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。 一、整体流程 ...
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( ...