广义线性模型是线性模型的扩展,通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。 广义线性模型[generalize linear model(GLM)]是线性模型的扩展,通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。它的特点是不强行改变数据的自然度量,数据...
1、ckpt:wget https://ascend-repo-modelzoo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/XFormer_for_mindspore/glm/glm_6b.ckpt 2、tokenizer:wget https://ascend-repo-modelzoo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/XFormer_for_mindspore/glm/ice_text.model f) 运行推理部署文件:python cli_demo.py import os impo...
https://towardsdatascience.com/scikit-learns-generalized-linear-models-4899695445fa 正如其名称所示,广义线性模型(Generalized Linear Model)是我们终极喜爱的线性回归算法(Linear Regression algorithm)的扩展。 我相信大家都非常了解线性回归器背后的理论,因此我...
广义线性模型[generalize linear model(GLM)]是线性模型的扩展,通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。它的特点是不强行改变数据的自然度量,数据可以具有非线性和非恒定方差结构。是线性模型在研究响应值的非正态分布以及非线性模型简洁直接的线性转化时的一种发展。 在广义线性模型的理论...
论文:GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling github:https://github.com/THUDM/GLM 博客:ChatGLM OpenAI 借助 ChatGPT 所点燃的大语言模型(LLM)之火已在全球范围内燃烧了半年有余,而在此期间,OpenAI 与微软所推出的一系列基于 GPT3.5 或 GPT4 模型的 AI 产品也纷纷在不同...
其中,PE(x, i)表示位置i处元素x的位置编码,d_model是模型的维度。 通过使用正弦和余弦函数的不同频率,位置编码可以捕捉位置信息中的不同模式或关系。 案例片段介绍如下: 模型输入的position ids分为两种,从而使得模型可以学习到片段生成的长度 Position 1: Part A中token的绝对位置 ...
大模型有两个流程:预训练和推理。 预训练是在某种神经网络模型架构上,导入大规模语料数据,通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等,输出权重,学习率,模型参数等超参数信息。 推理是在预训练的成果上,应用超参数文件,基于预训练结果,根据用户的输入信息,推理预测其行为。
x <- fit$model[,2:ncol(fit$model)]y <- fit$model[,1]results <- crossval(x, y, theta.fit,theta.predict, ngroup = k)r2 <- cor(y, fit$fitted.values)^2 r2cv <- cor(y, results$cv.fit)^2 cat("Original R-square =", r2, "\n")cat(k, "Fold Cross-Validated R-square ="...
随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,预训练语言模型在文本分类、文本生成等任务中发挥着越来越重要的作用。然而,现有的预训练语言模型通常针对特定的任务进行优化,如BERT主要适用于文本分类,而GPT则更适合文本生成。为了解决这一问题,GLM(General Language Model)应运而生。GLM的核心创新点在于其提出的自回归空白填充...
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...