宋原青:GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling 致Great:【LLM系列之GLM】GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling 北京智源人工智能研究院:超大规模新型预训练模型详解:少样本学习等近十个数据集取得第一 人工智能:【预训练】GLM: General Langu...
而chatglm就是GLM(General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling)架构实现的,因此作为了解chatglm的一部分,先学习下GLM。 一. 概述 NLP预训练模型的架构大致可以分为三类:自编码模型(Bert),自回归模型(GPT),encoder-decoder架构(T5)。然而,没有任何一个架构能在三个主流NLP任务上都达到最...
GLM(General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling)是一种自回归语言模型,通过空白填充的方式进行自回归建模。这种模型以随机顺序预测span,并辅以二维的位置编码来捕捉文本中的结构信息。与传统的自回归语言模型相比,GLM的独特之处在于它采用了空白填充的方式,即随机在输入文本中选择一段span置为...
GLM:General Language Model PretrainingwithAutoregressive Blank Infilling》论文链接:httpsarxiv1:httpsgithubcomhttps://githubcom/THUDM/ChatGLM-6Bhuggingface链接:https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 摘要 目前,已经有各种类型的预训练架构,包括自编码模型(例如BERT),自回归模型(例如GPT)和编码器-解码器模型...
ChatGPT已经火了一段时间了,国内也出现了一些平替,其中比较容易使用的是ChatGLM-6B:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B,主要是能够让我们基于单卡自己部署。ChatGLM的基座是GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling论文中提出的模型,接下来我们来看看。
【LLM系列之GLM】GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling,目前,已经有各种类型的预训练架构,包括自编码模型(例如BERT),自回归模型(例如GPT)和编码器-解码器模型(例如T5)。然而,没有一个预训练框架对三个主要类别的所有任
GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling 在微调ChatGLM之前,先简单地了解下它的基础模型GLM,GLM也是基于transformer架构的,在训练任务上构造了自回归的空格填充任务,具体的训练流程如下图所示: a) 随机抽取句子中的一些片段。
language understanding (NLU), unconditional generation, and conditional generation. We propose a General Language Model (GLM) based on autoregressive blank infilling to address this challenge. GLM improves blank filling pretraining by adding 2D positional encodings and allowing an arbitrary order to ...
ChatGPT已经火了一段时间了,国内也出现了一些平替,其中比较容易使用的是ChatGLM-6B:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B,主要是能够让我们基于单卡自己部署。ChatGLM的基座是GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling论文中提出的模型,接下来我们来看看。
However, none of the pretraining frameworks performs the best for all tasks of three main categories including natural language understanding (NLU), unconditional generation, and conditional generation. We propose a General Language Model (GLM) based on autoregressive blank infilling to address this ...