本文介绍ChatGLM-6B的模型结构,代码来自 https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b/blob/main/modeling_chatglm.py。一、激活函数 ChatGLM-6B使用的激活函数为GELU,其可以近似实现为: \text{GELU}(x)\approx 0.…
编码器-解码器(encoder-decoder) 接下来就是编码器解码器结构,如何抓住模型源头来分析?可以从transformers的API入手: fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", ...
VisualGLM-6B 是一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 VisualGLM-6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2-Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共78亿参数。 VisualGLM-6B 依靠来自于 CogView 数据集的30M高质量中文图文对,与300M经过筛选的英文图文对进行预训练,中英...
VisualGLM-6B最令人兴奋的一个方面是其可访问性。由于集成了模型量化技术,用户可以在消费级显卡上本地部署模型,INT4量化级别只需要8.7G的显存。这意味着即使是拥有游戏笔记本的用户也可以快速且私密地部署这个模型,这在此类大小的ChatGPT-like模型中尚属首次。VisualGLM-6B的运行硬件要求也还可以,FP16精度的模型...
基于ChatGLM-6B第一版,要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ ChatGLMPreTrainedModel 官方的描述是 处理权重初始化的抽象类,以及下载和加载预训练模型的接口。 掩码 如下是GLM模型的掩码结构,在此抽象类中,由get_masks函数处理 ...
基于ChatGLM-6B第一版,要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 概述 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...
具体来说,ChatGLM-6B 有如下特点:充分的中英双语预训练: ChatGLM-6B 在 1:1 比例的中英语料上训练了 1T 的 token 量,兼具双语能力。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 Chat...
基于ChatGLM-6B第一版,要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ ChatGLMPreTrainedModel 官方的描述是 处理权重初始化的抽象类,以及下载和加载预训练模型的接口。 掩码 如下是GLM模型的掩码结构,在此抽象类中,由get_masks函数处理 ...
VisualGLM-6B模型简介 VisualGLM-6B是由语言模型ChatGLM-6B(ChatGLM-6B(ChatGLM-6B)详细信息 | 名称、简介、使用方法 | 数据学习 (DataLearner))与图像模型BLP2-Qformer结合而得到的一个多模态大模型,二者结合后的参数为78亿(62亿+16亿)。 VisualGLM-6B的特别之处在于它能够整合视觉和语言信息。可以用来理解...
1)这里的语言模型必须是大模型,而且一般是Autoregressive大模型,架构是Decoder only的架构。原因是因为AR...