平均而言,GLMBase 得分比BERT Base 高 4.6%,GLMLarge 得分比BERT Large 高 5.0%。 在这里插入图片描述 Sequence-to-Sequence:GLM RoBERTa可以实现匹配Seq2Seq BART模型的性能,并且优于T5和UniLMv2 在这里插入图片描述 3. 有条件生成和无条件生成 在这里插入图片描述 其它结果请看论文。 3.2.7 结论 GLM是一...
1、GLM-Base和GLM-Large在相同数据集下的表现优于BERT-Base和BERT-Large。 2、评估GLM多目标任务的表现。短片段采样的GLM-Doc和长片段采样的GLM-Sent,评估其在NLU、seq2seq、空格填充以及零样本语言建模任务上的能力。 GLM-Doc和GLM-Sent仅使用一个预训练目标,因此在NLU上的表现均不如GLM-Large,但仍然优于BERT...
GLM在大多数具有基础架构或大型架构的任务上始终优于BERT。平均而言,GLMBase 得分比BERT Base 高 4.6%,GLMLarge 得分比BERT Large 高 5.0%。 在RoBERTa Large的设置中,GLM RoBERTa仍然可以在 baselines 上实现改进,但 margin 较小。 具体来说,GLM RoBERTa优于T5 Large,但只有它的一半大小。 在多任务预训练中,...
如果你想更进一步了解 GLM-4-9B 系列开源模型,本开源仓库通过以下内容为开发者提供基础的 GLM-4-9B的使用和开发代码 base: 在这里包含了 使用transformers 和 vLLM 后端的交互代码 OpenAI API 后端交互代码 Batch 推理代码 composite_demo: 在这里包含了 GLM-4-9B-Chat 以及 GLM-4V-9B 开源模型的完整功能演示...
现阶段的ChatGLM3-1.5B-Base的性能在各个评测级上已经相当于ChatGlm2-6B-Base的性能。参数下降，但是性能却明显提升，这保证了在文本处理上ChatGLM3的表现。语义能力与逻辑能力其实是NLP领域老生常谈的话题，只不过，如今的大模型竞争，早已从注重多轮对话能力演变成了对长文本能力的追逐之中。近期，月之暗面发布...
除了源码,最关键的是大模型文件,官网提供了三种不同类型的大模型文件,分别是基础模型ChatGLM3-6B-Base、对话模型ChatGLM3-6B、长文本对话模型ChatGLM3-6B-32K,这三种模型文件依次变大,对内存占用也依次变高,大家可以根据自己电脑内存情况等选择,我选择了ChatGLM3-6B模型,运行时内存占用13GB左右。
【Base基础】==>【Base SAS基础】系列文章 【编程概念】==>【SAS编程基本概念】系列文章 【描述性统计】==>【SAS统计分析系列:描述性统计分析】系列文章 【读外部数据】==>【读取外部数据到SAS数据集】系列文章 【假设检验】==>【参数估计与假设检验】系列文章 ...
1. 基座模型 Base model 基座模型是奠定下游微调模型性能的重要基础。当前众多对话模型是各家企业机构使用自身需要的SFT指令微调数据,在开源或闭源的基础模型上进行微调训练所得;许多代码模型也是在语言基座模型上进行代码数据持续训练所得。所以,对各个开源的语言基座模型进行评测对比,对大模型产业发展有更重要的意义。
GLM-Base 110M English Wiki+Book Token glm-base-blank.tar.bz2 model_blocklm_base.sh GLM-Large 335M English Wiki+Book Token glm-large-blank.tar.bz2 model_blocklm_large.sh GLM-Large-Chinese 335M Chinese WuDaoCorpora Token+Sent+Doc glm-large-chinese.tar.bz2 model_blocklm_large_chinese.sh ...
作为没有经过人类意图对齐的模型,ChatGLM3-6B-Base 不能用于多轮对话。但是可以进行文本续写。 As a model that has not been aligned with human intent, ChatGLM3-6B-Base cannot be used for multi-turn conversations. However, text completion is possible. ...