在强大的文本模型之外，智谱 AI 同时开源了基于 GLM-4-9B 的多模态模型 GLM-4V-9B。通过加入 Vision Transformer，该模型仅以 13B 的参数量实现了比肩 GPT-4V 的能力。在技术演进的同时，大模型的价格也在不断降低。智谱推出了 GLM-4-AIR 模型，它在基本保留 1 月 GLM-4 大模型性能的基础上价格大幅下调，...
GPT-3的预训练目标主要是生成式预训练,即让模型能够生成高质量的自然语言文本。通过大量的预训练数据和参数调整,GPT-3在多个自然语言处理任务上取得了优异的性能。 2. LLaMA的预训练目标 LLaMA的预训练目标则是提高模型的泛化能力和鲁棒性。通过采用前置层归一化、RMSNorm归一化函数和SwiGLU激活函数等技术手段,LLaMA...
例如,如果需要一个表现力强、稳定性好的模型,可以考虑使用Palm或LLaMA;如果需要一个生成高质量文本的模型,则可以使用GLM或GPT。同时,我们也可以通过组合多个模型的优点来构建更强大的语言模型。总之,LLaMA、Palm、GLM、BLOOM和GPT这五个模型都是非常优秀的自然语言处理模型,各自具有独特的特点和优势。了解它们的结构特点...
GLM-4V-9B是一种具有视觉理解能力的多模态语言模型。其相关经典任务的评测结果如下: 由此可见,GLM-4-9B和GLM-4V-9B在多项评测中表现优异,包括对话模型典型任务、基座模型典型任务、长文本能力、多语言能力和工具调用能力。 相关链接 LLaMA-Factory: 高效开源微调框架,已支持 GLM-4-9B-Chat 语言模型微调。 SWIFT:...
在各家厂商激烈角逐大模型的半年多时间里，我们很少有机会看到 GPT-4、Llama2、ChatGLM、PaLM2 这些...
LLM底座模型:LLaMA、Palm、GLM、BLOOM、GPT结构对比 1 LLama [GPT3] 使用RMSNorm(即Root Mean square Layer Normalization)对输入数据进行标准化,RMSNorm可以参考论文:Root mean square layer normalization。 [PaLM]使用激活函数SwiGLU, 该函数可以参考PALM论文:Glu variants improve transformer。
LLaMA (Large Language Model Meta Al)是Meta Al发布的一种大型语言模型,和GPT一样都是由Transformer Decoder组成,在生成文本、进行对话、总结书面材料等复杂的任务方面表现出了巨大的潜力。LLaMA的性能非常优异:具有130亿参数的LLaMA模型「在大多数基准上」可以胜过GPT-3 (参数量达1750亿)。LLaMA优势在于其只使用公开...
PaLM的batchsize要比GPT3的小很多 PaLM总结 https://arxiv.org/abs/2204.02311 常用的encoder-only和encoder-decoder架构(Bert/T5)需要大量微调才能在特定下游任务上获得良好表现,而GPT3(使用了decoder-only架构)在zero-shot或者few-shot的情况下便可以得到较好效果。
多语言能力： 评测显示，ChatGLM-4-9B 模型的多语言能力全面超过了 Llama-3 8B。多模态能力： 尽管 GLM-4V-9B 的参数量仅为 13B，但它成功地超越了许多参数量更大的开源模型，在众多任务中，GLM-4V-9B 的性能与 GPT-4V 不相上下。应用场景 GLM-4-9B 的强大能力使其在多个领域具有广泛的应用场景：学术...
到今年2月,几个月时间里,大模型如雨后春笋、层出不穷,随着版本迭代,智能水平快速发展。1月16日智谱发布GLM-4,1月29日Meta开源其代码大模型的最大参数版本Code Llama 70B,2月4日阿里发布QWen1.5。 在这些最新大模型中,本次选取了五个排名和评分靠前的大模型:EvalPlus排行榜HumanEval排名仅次于GPT4的代码大模型...