ChatGLM和ChatGLM2则专注于中文聊天场景,能够生成自然、流畅的中文对话回复。 四、性能表现 在性能表现方面,LLaMa凭借其庞大的模型规模和丰富的训练数据,展现出了强大的文本生成和语义理解能力。Qwen在问答系统和对话生成等任务上表现出色,其具体的性能表现还需进一步研究和验证。ChatGLM和ChatGLM2在中文聊天场景中具有...
ChatGLM 和 BLOOM 这三个主流的开源大语言模型,并介绍了这三个基座模型的衍生模型;接着详细介绍了不同大语言模型在 tokenizer、layer normalization、激活函数和位置编码的模型细节;然后讲述了 prompt tuning、prefix tuning、LLaMA- adapter 和 LoRA 这些参数高效微调方法;最后对比了不同基座语言模型和不同微调方法的...
更高效的推理:基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 更开放的协议:ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。
Llama 使 Impala 能够获取、使用和释放资源配额,而不需要 Impala 使用 Yarn 管理的 container 进程。Llama 提供了 Thrift API 来和 Yarn 交互。 个人理解,Llama 的作用就是使 Impala 能够工作在 YARN 之上,使得 Impala 和 YARN 共享集群资源,提供低延迟的查询。 Llama 官网地址:http://cloudera.github.io/llama/...
1.重新排列了层归一化和残差连接的顺序; 2.使用了单层线性层来进行输出词的预测; 3.用GeLUs替换了ReLU激活函数。 ●ChatGLM ChatGLM是清华技术成果转化的公司智谱AI研发的支持中英双语的对话机器人。ChatGLM是一个基于千亿基座模型GLM-130B开发的对话机器人,具有问答、多轮对话和代码生成功能。ChatGLM有两个版本:...
LLaMA 模型是目前最流行和性能最强大的开源模型之一，基于 LLaMA 所构造的模型生态可以覆盖绝大部分模型...
LLaMA模型作为目前最流行的高性能开源模型，广泛应用于各种场景。其结构与Transformer架构类似，但在层归一化、激活函数、位置嵌入等方面有独特设计。前置层归一化通过RMSNorm函数实现，相比传统的层归一化更稳定。SwiGLU激活函数，相较于ReLU函数，在大多数评估中表现更优。旋转位置嵌入（RoPE）使用复数概念...
注释:在这里,我们创建了一些简单的输入数据,并分别模拟了ChatGLM和LLaMA模型的推理过程。 4. 可视化结果,生成对比报告 使用Matplotlib可视化比较结果,还有可能生成一个简单的报告。 importmatplotlib.pyplotasplt# 结果整理labels=list(metrics.keys())chatglm_scores=[0.85,200,3000]# 模拟结果llama_scores=[0.90,150...
chatglm2-6B 是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,具有62 亿参数的 ChatGLM2-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。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)。