GLM-130B是目前较大的开源双语预训练模型,而GLM-6B也是可以在单个服务器上单张GPU上支持推理的大模型。 GLM-130B使用了GLM算法,实现了双向密集连接的模型结构,提高了模型的表达能力和泛化能力。 GLM-130B在训练过程中遇到了多种技术和工程挑战,如损失波动和不收敛等,提出了有效的解决方案,并开源了训练代码和日志(...
GLM-130B 是一个开源开放的双语(中文和英文)双向稠密模型,拥有 1300 亿参数,模型架构采用通用语言模型(GLM)。它旨在支持在一台A100(40G * 8)或V100(32G * 8)服务器上对千亿规模参数的模型进行推理。在 INT4 量化方案下,GLM-130B 可以几乎不损失模型性能的情况下在RTX 3090(24G * 4)或GTX 1080 Ti(11G ...
具体来说,给定GLM-130B层的数量N,我们采用 \text{DeepNorm}(\textbf{x})=\text{LayerNorm}(\alpha\cdot\textbf{x}+\text{Network}(\textbf{x})) 其中, \alpha=(2N)^{\frac{1}{2}} 。并在ffn、v_proj和out_proj上应用了缩放因子为 (2N)^{-\frac{1}{2}} 的Xavier初始化。此外,所有的偏差...
表1总结了GLM-130B、GPT-3以及另外两个开源努力——OPT-175B和BLOOM-176B,以及PaLM 540B(Chowdhery等人,2022)——一个规模4倍大的模型——作为参考的比较。 总的来说,概念上的独特性和工程上的努力使GLM-130B在一系列基准测试(总共112个任务)上表现超过了GPT-3的水平,并在很多情况下超过了PaLM 540B,而...
GLM-130B是一个开源开放的双语(中文和英文)双向稠密模型,拥有 1300 亿参数,模型架构采用通用语言模型(General Language Model, GLM)。能够支持在一台A100(40G * 8)上对千亿规模参数的模型进行推理。截至 2022 年 7 月 3 日,GLM-130B 已完成 4000 亿个文本标识符(中文和英文各 2000 亿)的训练。
GLM-130B 是一个开源开放的双语(中文和英文)双向稠密模型,拥有 1300 亿个参数,模型架构采用通用语言模型(GLM)。它旨在支持在一台 A100(40G * 8)或V100(32G * 8)服务器上对千亿规模的参数进行推理。截至 2022 年 7 月 3 日,GLM-130B 已经对超过 4000 亿个文本标识符(中文和英文各 2000 亿)进行了训练...
目前,GLM-130B已开源模型代码,大家可以免费下载。GLM-130B在英文的语言建模和少样本语言理解任务上的表现基本和GPT-3持平,且优于目前开源的OPT和BLOOM。 GLM-130B在中文CLUE和FewCLUE数据集上的零样本能力明显优于,具有2600亿参数的ERINE Titan 3.0。 除此之外,GLM-130B适配了英伟达的Faster Transformer推理库。相...
目前,GLM-130B具有如下优势。首先,模型同时支持中文和英文。在英文的语言建模和少样本语言理解任务上的表现基本和GPT-3持平,切优于目前开源的OPT和BLOOM。 在中文上的CLUE和FewCLUE数据集上的零样本能力明显优于具有2600亿参数的ERINE Titan 3.0。除此之外GLM-130B,模型具有在英伟达,海光,昇腾和神威上训练的能力。