与PET使用的基于BERT的模型不同,GLM可以通过自回归填空自然地处理完形填空问题的多标记答案。 此外,论文表明,通过改变缺失跨度的数量和长度,自回归填空目标可以预训练语言模型进行条件和无条件生成。通过不同预训练目标的多任务学习,单个GLM可以在NLU和(有条件和无条件)文本生成方面表现出色。经验上,与独立基线相比,...
[2023.05.28]科技部在中关村论坛上发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示 ChatGLM-6B 位列大模型开源影响力第一名,千亿基座 GLM-130B、代码模型 CodeGeeX、文生视频模型 CogVideo、GLM 模型同时入围开源影响力前十 [2023.05.26]ChatGLM-6B 全球下载达到200万,数百垂直领域模型和国内外应用基于该模型开发 ...
与 BERTBase 和 BERTLarge 相同的架构训练 GLM_Base 和 GLM_Large,分别包含 110M 和 340M 参数;并训练GLM_RoBERTa对标RoBERT。 用GLM_Doc表示文档层次的训练,GLM_Sent表示句子层次的训练。GLM_410M和GLM_515M分别代表大模型的参数数量。T5的参数量分别是T5_Base(220M 参数)和 T5_Large(770M 参数)的结果。
version 3.45: 支持自定义ChatGLM2微调模型 version 3.44: 正式支持Azure,优化界面易用性 version 3.4: +arxiv论文翻译、latex论文批改功能 version 3.3: +互联网信息综合功能 version 3.2: 函数插件支持更多参数接口 (保存对话功能, 解读任意语言代码+同时询问任意的LLM组合) ...
接下来是一个时序图,展示GLM在训练过程中数据的流动: GLMUserGLMUser提交数据返回结果 五、应用场景 GLM架构可以在多种场景中得到应用,包括但不限于: 聊天机器人 机器翻译 文本生成和摘要 根据最近的调查数据,以下是GLM在不同应用场景下的占比: 40%30%20%10%GLM应用占比聊天机器人机器翻译文本生成摘要 ...
glm贝叶斯法案例 glm贝叶斯法案例 贝叶斯方法在广义线性模型中的应用案例常出现在医疗、金融等领域。这里用患者住院时间预测的例子说明具体操作流程，结合实际数据解释贝叶斯推断如何与传统统计方法形成互补。某医院收集300位患者的住院数据，包含年龄、性别、基础疾病数量、手术类型、并发症数量等12个变量。目标是通过这些数据...
GLM即广义线性模型，拓展了传统线性模型的范围。其系数估计采用极大似然估计等方法得出。系数符号体现自变量与因变量是正相关还是负相关。正系数意味着自变量增加时因变量也倾向增加。比如在收入与消费关系中，收入系数为正则符合常理。负系数表明自变量增加时因变量会倾向减少。像温度与羽绒服销量，温度系数可能就是负的...
GLM-4 series: Open Multilingual Multimodal Chat LMs | 开源多语言多模态对话模型 glmchatglmchatglm-6bglm-4glm4 UpdatedMar 7, 2025 Python 仅需Python基础,从0构建大语言模型;从0逐步构建GLM4\Llama3\RWKV6, 深入理解大模型原理 llamaglmllmrwkvllms-from-scratch ...
近日,SuperCLUE-Fin(SC-Fin)中文原生金融大模型测评基准正式发布,对国内外金融大模型的发展水平进行了全方位、多角度评估。智谱AI自主研发的新一代基座大模型GLM-4脱颖而出,跻身国内首批获得A级评价的模型之列,依据模型表现,GLM-4位列第一梯队,在国内大模型中排名第一。
● 整体来说,GPT-4 系列模型和Claude-3等国外模型在多个能力上依然处于领先地位,国内头部大模型GLM-4和文心一言 4.0 表现亮眼,与国际一流模型水平接近,且差距已经逐渐缩小。 ● 国外大模型中,GPT-4 系列模型表现稳定,Claude-3 也展现了较强的综合实力,在语义理解和作为智能体两项能力评测中更是获得了榜首,跻身...