七、GLM是一种基于transformer架构的语言模型,利用其空白填空作为其训练目标,对于文本序列x{x1...xm}和文本片段{s1,...sm}从其中采样,每个si表示一个连续标记片段[si,1,...si,li] 并用单个掩码标记替换,形成x,模型要求对它进行自回归回复, 八、预训练数据:包括1.2T Pile (Gao et al., 2020)英语语料库...
具体来说,GLM-130B是一个具有1300亿参数的双语双向稠密模型,其在96个NVIDIA DGX-100(8*40G)节点的集群上用400B的token进行了预训练,训练从2022年5月6日至2022年7月3日。相比于使用GPT风格的架构,我们采用General Language Model(GLM)算法来利用双向注意力优势和自回归空白填充目标函数。上表1比较了GLM-130B、...
分享嘉宾:曾奥涵,清华大学知识工程实验室一年级博士生,指导老师为唐杰教授、研究方向为自然语言处理与大规模预训练模型。 分享摘要:GLM-130B 是一个开源开放的双语千亿稠密模型。本次分享将从架构选择、工程实现、训练策略三个方面介绍 GLM-130B 在训练过程中遇到的种种困难以及对应的解决方案。之后会介绍 GLM-130B...
据了解，ChatGLM 当前版本模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型 GLM-130B。它是不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的架构，是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。2022 年 8 月，清华大学联合智谱 AI 向研究界和工业界开放了拥有 1300 亿参数的中英双语稠密模型 GLM-130B，该模型有一些独特的优势：双语：...
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 ...
ChatGLM-6B 是清华开源的一个小型对话模型,让大家可以在自己部署起来跑一跑看看效果。官网:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B, 视频播放量 4、弹幕量 3、点赞数 831、投硬币枚数 304、收藏人数 2271、转发人数 286, 视频作者 小傅哥の码场, 作者简介 小傅哥,T8架构师
优化的模型架构和大小: 吸取 GLM-130B 训练经验,修正了二维 RoPE 位置编码实现,使用传统FFN结构。6B(62亿)的参数大小,也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。 较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,这一需求可以进一步降低到 10GB...
GLM-130B是一个双语(英语和汉语)预训练的语言模型,具有1300亿个参数,使用了General Language Model (GLM)的算法。 ChatGLM 参考了 ChatGPT 的设计思路,在千亿基座模型 GLM-130B 中注入了代码预训练,通过有监督微调(Supervised Fine-Tuning)等技术实现人类意图对齐。ChatGLM 当前版本模型的能力提升主要来源于独特的...
GLM家族的语言模型基于Transformer架构。在GLM-130B中,我们探索了各种选项来稳定其预训练,考虑到当时的硬件限制。具体来说,GLM-130B采用了DeepNorm作为层归一化策略,并使用了旋转位置编码(RoPE)以及带有GeLU激活函数的门控线性单元(GLU)。在我们的探索过程中,我们研究了各种提高模型性能和推理效率的策略。最近的GLM-4...
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。 在架构方面,目前有两种基于Transformer的经典语言模型GPT和BERT。GPT为单向注意力,预测下一个单词,擅长长文本生成。BERT则为双向注意力,预测被随机遮盖的单词...