我们的目标是预训练一个开源且高准确率的100B模型。在我们尝试的过程中,我们逐渐意识到相比于训练10B的模型,训练一个100B以上的稠密LLM面临着许多意想不到的技术和工程的挑战,例如预训练效率、稳定性和收敛等。类似的困难也发生在OPT-175B和BLOOM-176B的训练中,进一步证明了GPT-3作为先驱研究的重要性。 在本文中...
GLM-130B模型的权重是公开的,它的代码、训练日志、相关的工具包和经验教训都是开源的,网址是https://github.com/THUDM/GLM-130B/。 大型语言模型(LLMs),尤其是那些参数超过1000亿(100B)的语言模型(Brown等人,2020;Thopilan等人,2022;Rae等人,2021;Chowdhery等人,2022;Wang等人,2021),已经呈现出有吸引力的扩...
GLM-130B 是一个开源开放的双语(中文和英文)双向稠密模型,拥有 1300 亿参数,模型架构采用通用语言模型(GLM)。它旨在支持在一台A100(40G * 8)或V100(32G * 8)服务器上对千亿规模参数的模型进行推理。在 INT4 量化方案下,GLM-130B 可以几乎不损失模型性能的情况下在RTX 3090(24G * 4)或GTX 1080 Ti(11G ...
有幸我们的GLM-130B作为一个唯一来自中国，甚至唯一一个来自亚洲的这样一个模型被列入评测的对象，并且从评测的结果上来看，在一些指标，比如准确性、公平性等很重要的核心指标上与当时最先进的GPT-3 175B的模型是持平或者是接近的，在有一些特殊的指标，比如说像鲁棒性、校准偏差...
在GLM-130B的本地部署过程中,千帆大模型开发与服务平台可以提供丰富的资源和支持。该平台提供了模型训练、部署、优化等一站式服务,能够大大降低模型部署的门槛和成本。通过千帆大模型开发与服务平台,您可以更加便捷地实现GLM-130B的本地部署和应用。 综上所述,GLM-130B的本地部署需要细致的规划和操作,但只要按照...
GLM-130B使用了GLM算法,实现了双向密集连接的模型结构,提高了模型的表达能力和泛化能力。 GLM-130B在训练过程中遇到了多种技术和工程挑战,如损失波动和不收敛等,提出了有效的解决方案,并开源了训练代码和日志(48页的论文里面有很大部分是这块内容)。 GLM-130B利用了一种独特的缩放性质,实现了INT4量化,几乎没有精...
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,结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 虽然规模不及千亿模型,但大...
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...
4月29日,清华大学计算机系召开了2023年计算机系校友创新创业研讨会暨第一届基础模型前沿研讨会,会上唐杰教授专门做了特邀报告《ChatGLM:从千亿到开源的一点思考》,对GLM的发展做了非常详细的阐述。有幸拿到报告文件后,对其中的重点进行...
通过将 GLM-130B 模型与FasterTransfomer(NVIDIA 高度优化的 Transformer 模型库)相适应,我们可以在生成时达到 2.5 倍的速度,详见Inference with FasterTransformer。 何为GLM-130B? GLM-130B是一个开放的双语(中文与英文)双向语言模型,含1300亿个参数。截至2022年7月,它已经训练了超过4000亿个文本标记。它的底层架...