Language Modeling:语言建模任务是指训练一个模型来预测文本中的下一个词。作者使用了 WikiText103 和 LAMBADA 两个数据集来评估 GLM 的性能。WikiText103 是一个基于维基百科文档构建的数据集,LAMBADA 是一个测试模型对长距离依赖的能力的数据集,要求模型预测一段文本的最后一个词。作者使用了 GPTLarge 作为基准模...
GLM的训练数据集参考https://github.com/THUDM/GLM/blob/main/data_utils/corpora.py,包括: NAMED_CORPORA={'wikipedia':wikipedia,'wikipedia-key':KeyReader,'openwebtext':OpenWebText,"zhihu":zhihu,"zhidao":zhidao,"baike":baike,"test":TestDataset,'wikibook':BertData,"bert-base":BertBaseData,"ber...
在语言建模任务中,作者使用了WikiText103和LAMBADA两个数据集来评估GLM的性能。作者发现,GLM在语言建模任务上优于GPTLarge,尤其是在使用双向注意力编码上下文时。作者还发现,2D位置编码对于生成长文本具有重要作用,去掉它会降低准确率。 综上所述,GLM是一个通用的预训练语言模型,可以同时处理自然语言理解和生成任务,无...
语言模型。大多数语言模型数据集,如WikiText103,是由维基百科文档构建的,而我们的预训练数据集已经包含了这些文档。因此,我们在预训练数据集的一个测试集上评估语言模型的困惑,该测试集包含大约2000万个token,表示为BookWiki。我们还在LAMBADA数据集(Paperno等人,2016)上评估了GLM,该数据集测试了系统对文本中长距离依...
语言模型。大多数语言模型数据集,如WikiText103,都是从维基百科文档构建的,论文的预训练数据集已经包含了这些文档。因此,论文在预训练数据集的一个测试集上评估语言建模的困惑度,该测试集包含大约20M个tokens,表示为BookWiki。还在LAMBADA数据集(Papernoet等人,2016)上评估了GLM,该数据集测试了系统在文本中对长期依赖...
每个名称对应一个数据集,比如 “hotpotqa” 表示 HotpotQA 数据集,“2wikimqa” 表示 2WikiMQA 数据集,依此类推。 'THUDM/LongBench': 表示数据集所在的路径或名称。在这里,使用了 THUDM/LongBench 表示数据集来自 THUDM 团队的 LongBench 数据集。
https://szqxz4m7fs.feishu.cn/wiki/wikcnMJ5qdVdOJ03XsBZFuXIRkfszqxz4m7fs.feishu.cn/wiki/...
GLM由三部分组成,链接函数g,weighted sum betab + x,以及模型结果的概率分布(来自于exponential family),概率分布定义了E_y。 exponential family就是属于https://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_family#Table_of_distributions这个链接当中分布的一种分布。
bash scripts/evaluate_lm.sh\config_tasks/model_blocklm_large_generation.sh \ config_tasks/zero_wikitext.sh Text Infilling Download theYahoodataset and check the experiment setup inscripts/finetune_blank.sh. ChangeDATA_ROOT, CHECKPOINT_PATH, SAVE_PATHto your local path. ...
master 9Branches4Tags Code Folders and files Name Last commit message Last commit date Latest commit debroize and jasmainak np.float() to float() in pyglmnet.py Aug 18, 2023 9339c5c·Aug 18, 2023 History 859 Commits .circleci [MRG] Ask for license agreement when run doc locally (#375...