计算高效,不需要将一条多轮对话数据拆分成多条数据。 GLM相比于transformer的改进: 1、旋转位置编码 2、替代自回归语言模型,生成双向语言模型 3、混合精度训练,减少显存占用,计算 一文搞懂ChatGPT相关概念和区别:GPT、大模型、AIGC、LLM、Transformer、羊驼、LangChain….. ...
ChatGLM2 1. 模型结构设计 GLM在原始single Transformer的基础上进行了一些修改: 1)重组了LN和残差连接的顺序; 2)使用单个线性层对输出token进行预测; ChatGLM的亮点主要还是他的模型设计,融合了自编码、自回归、encoder-decoder各类思想,并且有精妙的span设计。 这里简述一下他的模板设计: 自回归:采样span进行单向...