(对于当前的 ChatGPT,情况实际上更为极端,因为用于生成每个输出符号的神经网络是纯粹的“前馈”网络,没有循环,因此无法进行任何涉及非平凡“控制流”的计算。) 当然,人们可能会想知道是否实际上能够进行不可约计算并不重要。实际上,在人类历史的大部分时间里,这并不特别重要。但是我们现代的技术世界是建立在利用数学...
你好!我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。 三、ChatGPT 环境配置 本教程使用 OpenAI 所开放的 ChatGPT API,因此你需要首先拥有一个 ChatGPT 的 API_KEY(也可以直接访问官方网址在线测试),然后需要安装 openai 的第三方库。 首先需要安装所需第三方库: openai pip install openai dotenv...
ChatGLM和ChatGPT都是基于GPT(Generative Pre-training Transformer)模型的聊天机器人,但它们之间存在一些显著的区别。以下是对这些区别的详细阐述: 模型架构与训练方法: ChatGLM融合了编码器与解码器,前半段为双向注意力机制,后半段为自回归架构,这种设计使得其在处理信息时更为灵活。它的训练方法相对简单且高效,主要...
前半部分采用类似于Bert的双向注意力，后半部分采用类似于GPT的自回归架构进行预测；ChatGPT采用的是仅解...
详细介绍ChatGLM预训练模型的训练方法和模型架构以及与BERT, T5, GPT模型的区别与联系。, 视频播放量 10512、弹幕量 3、点赞数 188、投硬币枚数 59、收藏人数 429、转发人数 50, 视频作者 AI大实话, 作者简介 深入刨析AI算法,紧跟AI发展趋势,相关视频:老子叫DeepSeek记住
ChatGPT采用了单向的Transformer模型，即从左到右进行预测，它使用的是英文数据集，例如WebText和BooksCorpus。它的输出结果通常非常流畅，因此在自然语言生成任务方面表现良好。ChatGLM则采用双向的LSTM模型，它使用的是中文数据集，例如THUCTC、LCQMC等。相对于ChatGPT，ChatGLM在中文语境下表现更好，它能够更好地处理...
ChatGLM与ChatGPT的核心差异集中在模型架构、参数规模、应用场景及部署方式上。两者在技术实现和适用领域各有侧重,具体区别如下: 一、模型架构与训练方法 ChatGLM采用混合架构,前半段通过编码器的双向注意力机制增强上下文理解,后半段结合自回归解码器提升生成效率。其训练以基础模型微调...
如今,随着ChatGLM-6B这一开源模型的推出,每台电脑都可以装一个“ChatGPT”了,这标志着对话模型正逐步走向普及。 ChatGLM-6B是由清华技术成果转化的公司智谱AI推出的GLM系列模型的新成员,是一款开源的、支持中英双语问答的对话语言模型。该模型基于General Language Model(GLM)架构,拥有62亿参数,并针对中文进行了优化...
ChatGLM的开源地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 废话不多说了,直接上效果,以下是由ChatGLM中文对话的结果(不是ChatGPT哦) (PS:文末给大家准备了ChatGLM的免费体验地址 和 算力平台免费体验方式,一定看到文章结尾哦) 2.准备工作 官方说明ChatGLM对硬件的配置要求至少13G的显存 ...
1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 Chat...