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 Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling 通用的预训练模型:All NLP...
清华对国内外14个LLM做了最全面的综合能力测评,其中GPT-4、Cluade 3是当之无愧的王牌,而在国内GLM-4、文心4.0已然闯入了第一梯队。 在2023年的「百模大战」中,众多实践者推出了各类模型,这些模型有的是原创的,有的是针对开源模型进行微调的;有些是通用的,有些则是行业特定的。如何能合理地评价这些模型的能...
并行公式使大规模训练速度提高了大约 15%。消融实验显示在 8B 参数量下模型效果下降很小,但在 62B 参数量下没有模型效果下降的现象。 Multi-Query Attention:每个头共享键/值的映射,即“key”和“value”被投影到 [1, h],但“query”仍被投影到形状 [k, h],这种操作对模型质量和训练速度没有影响,但在自...
GLM是一种用于自然语言理解和生成的通用预训练框架。论文展示了NLU任务可以被形式化为条件生成任务,因此可以由自回归模型解决。GLM将不同任务的预训练目标统一为自回归空白填充,具有混合的注意力掩码和新颖的二维位置编码。我们的实验证明GLM在NLU任务中优于先前的方法,并且可以有效地共享参数以用于不同的任务。
1 大语言模型LLM 大语言模型(Large Language Model),是一种人工智能模型,旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练,可以执行广泛的任务,包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大,包含数十亿的参数,帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构,如转化器,这有助于它们...
LLM(语言模型)和GLM(生成式语言模型)是GPT的两种变体,它们在文本生成方面都具有出色的表现。 在使用GPT、LLM和GLM进行文本生成时,我们应该注意一些细节,以确保生成的文本质量和可读性。首先,我们需要避免插入任何网络地址,这可以防止文本中出现不必要的链接或歧义信息。其次,我们不应包含数学或计算公式,以保证对读者的...
这里定义的支持超长上下文长度的LLM是指支持超过2K输入的LLM。原因是大多数模型都能达到2K输入，而且开源LLM的领头羊LLaMA的输入限制就是2048。因此，我们这里只关注超出这个结果的LLM。下表是DataLearner官方总结的支持超过2k输入的LLM列表：可以看到，超过2K输入的模型并不多（如果你知道其它的也欢迎留言）。而这其中...
本文将重点探讨大模型的升级与设计之道,以ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构为研究对象,分别对其特性、应用和结构进行深入解析。 1. ChatGLM ChatGLM是大模型家族中的一员,其全名为“Chat Generator Language Model”。与其它模型相比,ChatGLM的独特之处在于其具备对话生成的能力。它通过学习大量语料库中的对话模式,...
然而,由于隐私保护的需求,这些数据通常分散在多个孤岛中,使得安全利用这些数据进行LLM训练成为一个挑战。联邦学习(FL)是利用分布式隐私数据训练模型的理想解决方案。然而,传统的FedAvg框架对客户端的计算要求很高,不适合用于LLM。另一种替代方案——分割学习(split learning)将大部分训练参数卸载到服务器上,同时在本地...
1. LLM表现出PLM所没有的Emergent Abilities(涌现能力),这些能力是LLM在复杂任务上表现惊人的关键,使得得人工智能算法前所未有的强大,但这些能力是如何获得的还不具有理论支持; 2. LLM将彻底改变人类开发和使用人工智能算法的方式。与小型PLM不同,访问LLM的主要方法是通过接口API; ...