《GLM-130B: An open bilingual pre-trained model》 论文:arxiv.org/pdf/2210.0241 一、简介 大语言模型(LLMs),特别是参数超过100B的模型呈现出诱人的scaling laws,其会突然涌现出zero-shot和few-shot能力。具有175B参数的GPT-3率先对100B尺度的LLM进行了研究:在各种基准上,使用32个标注示例可以显著超越全...
模型配置:为了让100B级别的LLM能够以FP16精度运行在单个DGX-A100(40G)节点上,基于从GPT-3中采用的12288的隐藏状态维度,得到模型大小只能小于130B个参数,因此本文提出模型GLM-130B。为了最大限度地提高GPU的利用率,避免中间阶段出现存储不足,从管道分区中删除一层来平衡管道分区,因此GLM-130B最后得到9×8-2=70个...
GLM-130B是一个双语(英语和汉语)预训练的语言模型,具有1300亿个参数,使用了General Language Model (GLM)的算法。 ChatGLM 参考了 ChatGPT 的设计思路,在千亿基座模型 GLM-130B 中注入了代码预训练,通过有监督微调(Supervised Fine-Tuning)等技术实现人类意图对齐。ChatGLM 当前版本模型的能力提升主要来源于独特的...
GLM团队早在2021年11月就开始了他们的研究工作,研发了生成式预训练模型,并在2021年5月发布了GLM模型。到了2023年,GLM团队又开发出了ChatGLM模型。他们的GLM-130B模型采用了与GPT-3不同的GLM架构进行训练,并且在中英双语、中文训练量充足且开源等方面显示出优越性。值得一提的是,GLM-130B在部分性能指标上超越了G...
如上图所示,清华大学对GLM-130B的英文语言模型能力进行了评估。其中,LAMBADA是一个广泛采用的通过预测句子末尾单词,评估达模型语言能力的数据集。GLM-130B取得了80.2的优异成绩,超过了GPT-3以及SOTA PaLM 540B。 在文语言理解能力上,清华大学在大规模多任务语言理解MMLU上进行了测试,发现GLM-130B的表现与GPT-3相当...
据悉,今年来,智谱 AI 在千亿基座模型 GLM-130B 中注入了代码预训练,通过有监督微调(Supervised Fine-Tuning)等技术实现人类意图对齐,发布了 ChatGLM。类似 ChatGPT,这是一个具有问答和对话功能的千亿中英语言模型, 并针对中文进行了优化。 与此同时,智谱 AI 还开源了最新的中英双语对话 GLM 模型: ChatGLM-6B,结...
如上图所示,GLM-130B是一种通用的语言模型,通过引入“自回归填空预训练”的方式,能够自回归的预测被遮盖的区间。它可以同时进行长文本生成和文本理解的任务。 在多任务预训练时,从X1到X6采样15%作为生成目标,最后采样50-100%作为生成目标,在分类问题取得了突出的效果。
今年来,智谱 AI 在千亿基座模型 GLM-130B 中注入了代码预训练,通过有监督微调(Supervised Fine-Tuning)等技术实现人类意图对齐,发布了 ChatGLM。类似 ChatGPT,这是一个具有问答和对话功能的千亿中英语言模型,并针对中文进行了优化。与此同时,智谱 AI 还开源了最新的中英双语对话 GLM 模型:ChatGLM-6B,结合模型量化...
图3总结了从GLM-130B到ChatGLM、ChatGLM2/3再到GLM-4 All Tools的主要改进和特点。在这一过程中,我们还为代码LLM(CodeGeeX)以及图像理解的视觉语言模型(CogVLM)和文本到图像生成模型(CogView)的开放开发做出了贡献。这些开源的模型和数据可以通过https://github.com/THUDM和...
人工智能大模型模型模型部署本地部署云服务器gpu加速源码管理镜像下载python脚本环境配置api部署 本视频详细介绍了如何部署chat GLM6B模型,包括本地部署和云服务器部署两种方式。主要技术点包括源码管理、镜像下载、Python脚本启动、环境配置等。视频还提到了不同部署方式的优缺点,以及如何选择合适的部署方案。此外,还介绍...