GLM通过联合优化空白填充目标和生成更长文本的第二目标,使得单一模型能够同时处理NLU和文本生成任务。 模型架构的改进: GLM对Transformer模型架构进行了一些调整,包括改变层归一化和残差连接的顺序,使用单个线性层进行输出token预测,以及用GeLU激活函数替代ReLU。 微调(Finetuning): GLM将NLU分类任务重新表述为填空任务,并...
此外,ChatGLM还采用了混合精度训练技术,以减少计算资源和内存的使用,同时提高模型的训练速度。总之,ChatGLM的模型架构基于通用语言模型(GLM)架构,通过Embedding层、Transformer编码器和解码器等核心组件的协同工作,实现了对自然语言文本的深入理解和生成。通过采用先进的训练技术和优化方法,ChatGLM在性能和效率方面表现出色,...
所以作者搞了两个版本:本地GLM和全局GLM。 如上图所示,G2G的连接就属于全局视野,本地GLM不处理这种关系。 在本地GLM中,自注意力机制仅限于来自同一三元组的token,而外部所有token的注意力都设置为 0(因此也不需要PE)。 尽管如此,因为属于一个概念的token可以由多个三元组共享,所以消息可以通过图跨多个层传播(类...
glm的架构介绍 网络类型--- 指根据数据链路层所运行的协议及规则进行划分的。 P2P --- 点到点网络 MA --- 多点接入型网络 BMA --- 广播型多点接入网络 NBMA --- 非广播型多点接入网络 以太网协议的特点 --- 需要通过MAC地址对设备进行区分和标定。 以太网协议之所以需要通过MAC地址对设备进行区分和标定,主...
One-GLM是基于GLM架构的项目,移植到了使用OneFlow后端进行训练,能够大幅提升性能和显存利用率。 One-GLM的特点: 1. 性能最高提升3倍 2. 显存节省1/3 3. 低成本上手 4. 开源开放的双语(中文和英文)双向稠密模型 5. 无缝兼容PyTorch One-GLM的功能: ...
架构是相同的，训练方式不同，glm采用原论文的mask token prediction进行训练，chatglm以及后续的234都是...
1. 基础架构 ChatGLM模型的核心架构由多层Transformer组成,每层包含以下关键模块: 多头自注意力机制:通过捕捉输入序列中各个词之间的相关性,实现上下文信息的有效建模。 前馈神经网络:对每个词的表示进行非线性变换,进一步增强模型的表达能力。 残差连接和层归一化:用于稳定训练,确保模型在深层网络中保持梯度流动,防止梯度...
下面是实现GLM架构模型的基本步骤: 二、各步骤详细说明 1. 数据准备 首先,我们需要加载和清洗数据。在这里,我们以CSV文件为例。 AI检测代码解析 importpandasaspd# 加载数据data=pd.read_csv('data.csv')# 将 data.csv 替换为你的数据文件# 打印数据的前五行print(data.head())# 数据清洗 - 去掉缺失值data...
通过详细分析GLM的基础框架和预训练方法,揭示了其为何能够实现卓越的性能。GLM采用了先进的Transformer架构,并结合了大规模的数据集和高效的训练算法,使其在多种自然语言处理任务中表现出色。 ### 关键词 GLM, 模型架构, 预训练, 开源, 性能 ## 一、GLM模型架构与预训练技术概述 ### 1.1 GLM的起源与发展背景 ...
在当今人工智能技术日新月异的时代,ChatGLM3作为一款基于Transformer架构的大型语言模型,凭借其强大的自然语言处理能力和广泛的应用场景,成为了业界关注的焦点。本文将对ChatGLM3的架构进行深入解析,并探讨其强大的功能及优势。