一是“仅编码器(encoder-only)”组(上图中的粉色部 分),该类语言模型擅长文本理解, 因为它们允许信息在文本的两个方向上流动。二是“仅解码器(decoder-only)”组(上图中的蓝色部分),该类语言模型擅长文本生成, 因为信息只能从文本的左侧向右侧流动, 以自回归方式 有效生成新词汇。三是“编码器-解码器(...
现有的预训练语言模型大致分为三种：encoder-only（如BERT）、decoder-only（如GPT）和seq-to-seq（如BART）。GLM的目标是设计一个通用架构，GLM通过自回归空白填充，结合跨度洗牌和2D位置编码，实现了这些模型功能的统一。空白填充类似于BERT的掩码语言模型，但GLM处理的是句子片段，通过自回归预测内容，相...
通过调整空白块的大小,GLM可以像encoder-only模型那样进行NLU任务(如文本分类),也可以像decoder-only模型那样进行NLG任务(如文本生成),甚至可以像seq-to-seq模型那样进行条件NLG任务(如对话和机器翻译)。这意味着,通过一个预训练任务,GLM实现了对预训练模型三个结构的统一。在自回归空白填充技术中,GLM在训练过程中随...
这块多说一句,GLM是跟GPT完全不同的技术路线,具体的可以看这张图。 基于Transformer架构的模型有三种:仅编码器架构(Encoder-only)、仅解码器架构(Decoder-only)、编码器-解码器架构(Encoder-Decoder)。 GPT走的是仅解码器架构,而智谱是借了编码器-解码器架构思想走的自己的路,这也是我为什么一直很关注他们。 他们...
从上面来看训练过程和之前的模型大同小异,不知道较现在大模型通用的decoder-only有没有什么优势。 ChatGLM微调 1、源代码准备 ChatGLM目前的代码没有集成到transformers库中,作者将基于transformers实现的代码和模型文件放到了一起,模型文件和代码见https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b/tree/main,可以通过transforme...
仅编码器架构(Encoder-only)、仅解码器架构(Decoder-only)、编码器-解码器架构(Encoder-Decoder)。 GPT是属于“仅编码器架构”的玩家,而GLM则是借鉴“编码器-解码器架构”的思路去发展;因此也有一番独树一帜的味道。 而作为此次唯一被ICLR邀请做演讲的中国大模型公司,智谱AI团队在现场先分享了自己是如何从ChatGLM...
Context: There have been various types of pretraining architectures including autoencoding models (e.g., BERT), autoregressive models (e.g., GPT), and encoder-decoder models (e.g., T5). [sMASK] We propose a General Language Model ( GLM) based on autoregressive blank infilling to address...
使用了 25 万个标记的词汇表。 使用字节级 BPE。 这样,标记化永远不会产生未知标记 两个全连接层: GPT GPT 使用 Transformer 的 Decoder 结构,并对 Transformer Decoder 进行了一些改动,原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构,GPT 只保留了 Mask Multi-Head Attention,如下图所示:...
The model can behaveasanencoder(withonly self-attention)aswellasa decoder,inwhichcasea layerofcross-attention is added between the self-attention layers,following the architecture describedin[Attention is all you need](https://arxiv.org/abs/1706.03762)by Ashish Vaswani,Noam Shazeer,Niki Parmar,Jakob...
仅编码器架构（Encoder-only）、仅解码器架构（Decoder-only）、编码器-解码器架构（Encoder-Decoder）。