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(...
然而,现有的预训练语言模型通常分为三类,分别是encoder-only架构、decoder-only架构和seq-to-seq架构,每个架构都有其特定的应用场景和局限性。为了解决这个问题,GLM(General Language Model Pretraining)应运而生。GLM的核心技术是自回归空白填充(Autoregressive Blank Infilling)。通过调整空白块的大小,GLM可以像encoder-...
上一篇笔记我们介绍了大模型家族的重要一员--LLaMA,它其实本质上还是类似于GPT-3(decoder-only or autoregressive model)。这次我们来聊一聊另外一个大模型家族成员: GLMarxiv.org/pdf/2103.10360.pdf ,它的模型结构和LLaMA不同之处是encoder-decoder(有些人叫prefix-decoder)的结构,作者想通过自回归填空()auto...
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...
1.3.1 G-Transformer only 从网络主体结构上看,既可以认为GLM更像Decoder-only,也可以认为更像Encoder-Decoder。 我个人觉得Decoder-only会更准确。这是因为PART B能attend到PART A中的token,而不是只能attend到由PART A得到的某个feature。 无论怎么去理解,说它是G-Transformer only一定没错。 GLM完全依靠G-Tran...
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。 他们之前开源的GLM6B,在国际上掀起了多少的风浪,也相信不用我多说了。
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）。
这种方式使得GLM能够像encoder-only模型那样进行自然语言理解(NLU)任务,如文本分类;也能像decoder-only模型那样进行自然语言生成(NLG)任务,如文本生成;还可以像seq-to-seq模型那样进行条件NLG任务,如对话和机器翻译。这种灵活性使得GLM能够适用于多种自然语言处理任务,大大提高了模型的通用性。 此外,GLM还采用了高效的...
模型结构改变:从Prefix-LM回归纯粹的Decoder-Only结构,即SFT过程所有的都通过gMASK在开头进行生成; 代码对比如下: 图示如下: ChatGLM2: 那么这种改变能够带来什么呢? 答案就是为模型的训练效率带来了极大的提升。 图片来源:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/issues/16 ...
多目标任务:Chat版本主要还是用的gMask生成式任务,但是在V1版本的代码还能看到mask、gMask等字样,V2已经摒弃了这些特殊token,原因与Attention Mask一致,均因为变成了decoder-only的架构,不再需要区分Part A和Part B。 3.ChatGLM-3 省流:ChatGLM2与ChatGLM3模型架构是完全一致的,ChatGLM与后继者...