“所以在2022年我们推出并且开源了基于GLM算法训练的千亿基座模型GLM-130B，这是我们研发团队心血的积累，当时也引起了非常广泛的关注，尤其是在国外，包括像斯坦福、谷歌、OpenAI、Apple、Meta这些非常知名的研究机构和大型的科技公司都对我们的模型进行了深入的研究、分析和评测。2022年11月斯坦福大学发布了一个大模型的...
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 ...
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 是一个包含多目标函数的自回归预训练模型,不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的架构。去年 11 月,斯坦福大学大模型中心对全球 30 个主流大模型进行了全方位的评测,GLM-130B 是亚洲唯一入选的大模型。在与 OpenAI、谷歌大脑、微软、英伟达、脸书的各大模型对比中,评测报告显示 GLM-130B 在准确性和恶意性...
经验上来说,GLM-130B在zero-shot LAMBADA上实现了创记录的80.2%准确率,优于GPT-3和PaLM。通过设置注意力mask,GLM-130B单向变体可以与GPT-3和OPT-175B媲美。 Layer Normalization. 训练LLM的主要挑战是训练不稳定。LN的合适选择有助于稳定LLM的训练。我们对现有的实践进行了实验,Pre-LN、Post-LN和Sandwich-LN,...
位置编码和FFN:在GLM-130B中,采用旋转位置编码(RoPE);FFN选择了具有GeLU激活的GLU作为替代品。 采用混合精度训练模型时,模型的训练面临着频繁的损失峰值,并且随着训练的进行,损失峰值越来越频繁。一方面,随着模型层数增加,模型的主分支的值域变得非常大,本文采用基于Post-LN的DeepNorm来约束值域;另一方面随着模型的扩大...
在人工智能领域,大语言模型如GLM-130B正逐渐成为研究与应用的热点。GLM-130B作为一款基于中英文构建的庞大语言模型,其高达1300亿的模型参数为自然语言处理带来了前所未有的性能提升。然而,对于许多AI爱好者而言,如何在本地环境中成功部署这类模型仍然是一个挑战。本文将作为实战指南,引导您从零开始,一步步完成GLM-130...
GLM-130B的稳定训练方法可能包括以下几个方面: 数据预处理:对输入数据进行去噪、归一化、特征选择等预处理操作,以减少噪声对模型训练的影响。 正则化:通过添加正则化项来限制模型的复杂度,防止过拟合,提高模型的泛化能力。 异常值处理:通过识别和处理异常值,减少它们对模型训练的影响。
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。相比于常用的Megatron框架,用户可以在一台A100上实现...
人工智能丨智谱AI大模型 智谱是清华大学技术成果转化公司中英双语千亿级大模型 GLM-130B对话模型 ChatGLM开源模型 ChatGLM-6BAI 提效助手智谱清言高效率代码模型 CodeGeeX多模态理解模型 CogVLM文生图模型 CogView文生视频模型 CogVideo#程序员#应届生#人工智能#智谱清言#软件测试 ...