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【LLM系列之GLMGLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling

GLM通过添加2D位置编码并允许任意顺序预测跨度来改进空白填充预训练,从而在NLU任务上比BERT和T5获得了性能提升。 通过变化空白数量和长度,可以针对不同类型的任务对GLM进行预训练。...1 GLM预训练 GLM 将 NLU 任务制定为包含任务描述的完形填空问题,这些问题可以通过自回归生成来回答。 1.1. 自回归空白填充 GLM通过优化自回归空白填充目标进行训练。...微调GLM 使用 GLM 将情感分类任务制定为空白填充。 通常,对于下游 NLU 任务,会在模型之上添加线性分类器,从而导致预训练和微调之间的不一致。...在这种情况下,GLM 使用交叉熵损失进行了微调。 3 实验结果 3.1 SuperGLUE 预训练的 GLM 模型针对每个任务进行了微调。...GLM515M ( GPT Large的 1.5 )可以进一步超越GPT Large。 4 结论 GLM是一种用于自然语言理解和生成的通用预训练框架。

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    GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling

    ChatGLM的基座是GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling论文中提出的模型,接下来我们来看看.../2022.acl-long.26.pdf代码地址:https://github.com/THUDM/GLM介绍预训练语言吗模型大体可以分为三种:自回归(GPT系列)、自编码(BERT系列)、编码-解码...GLM是一个通用的预训练语言模型,它在NLU(自然语言理解)、conditional(条件文本生成) and unconditional generation(非条件文本生成)上都有着不错的表现。...GLM的核心是:Autoregressive Blank Infilling,如下图1所示:即,将文本中的一段或多段空白进行填充识别。...模型架构GLM使用单个Transformer,并对架构进行了修改:(1)调整layer normalization和residual connection的顺序。

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    机器学习之回归(二):广义线性模型(GLM

    最后用两个常见的GLM特例Logistics回归、Softmax模型进行了推导。...而今天要聊的内容是线性模型的升级版,叫广义线性模型(GLM),基于此模型延伸而来的很多子模型很多,而且用途非常广,所以研究其很有意义!!!...GLM一个抽象模型,里面涉及了不少内容,很多相关文章也都有介绍。但是不少文章只是介绍了怎么用它,至于为什么引入,其各个角色之间的关系,介绍的不多。...这个多出来的处理过程,就是GLM所做的最主要的事。而处理过程的这个函数,我们把它叫做连接函数。...这部分实现代码就不贴了,推荐一个python库sklearn,里面集成了很多模型,很适合新手上路。

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    GLM-4 能力接近ChatGPT4和Claude 2.1

    本文以GLM-4 发布功能作为基准对比ChatGPT4,Claude-2测试。 输入测试用例是GLM-4提供,用专业性打败专业性才有趣! 以多模态理解,代码解释器,工具调用,逻辑推理方向测试。...代码解释器 GLM-4 ChatGPT 小结 基本爱心形态都有,但是GPT4效果明显比GLM-4 更漂亮!...逻辑推理 GLM-4 ChatGPT Claude-2 小结 ** 逻辑推理能力GLM-4、ChatGPT、Claude-2不分伯仲!** 工具调用 GLM-4 ChatGPT 小结 不相伯仲!...GLM-4 新一代基座大模型GLM-4,整体性能相比GLM3全面提升60%,逼近GPT-4;支持更长上下文;更强的多模态;支持更快推理速度,更多并发,大大降低推理成本;同时GLM-4增强了智能体能力。...对齐能力:GLM-4在中文对齐能力上整体超过GPT-4。

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    智谱AI推出GLM-4,性能逼近ChatGPT-4

    ChatGPT、GLM-4、Claude3等大模型不断涌现,本文将详细介绍智谱AI所推出的GLM-4大模型,分析其背景、性能、应用等。...2024年6月5日,智谱AI推出第四代GLM系列开源模型GLM-4-9B,并对大模型Maas开放平台进行了一系列更新,这是一种参数量低于10B(100亿)的小模型,但是在某些方面的性能却能比肩ChatGPT...在安全能力评测中GLM-4和Claude-3同分,并列第四,与GPT-4评测得分十分接近。应用前景基于上述GLM-4大模型的特点,它拥有着广阔的应用前景。...GLM-4系列模型提供了多种版本可供用户选择,可主要分为在线版(chatglm.cn)和端侧版(GLM-4-9B)。相比于其他同类在线大模型,在线版GLM-4具备更高的个性化程度。...GLM-4的端侧版本在个性化程度和能力上同样具有优势,在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中,GLM-4-9B及其人类偏好对齐的版本GLM-4-9B-Chat均表现出超越此前已被证明很强的端侧大模型

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    GLM4大模型微调入门实战(完整代码)

    GLM4是清华智谱团队最近开源的大语言模型。 以GLM4作为基座大模型,通过指令微调的方式做高精度文本分类,是学习LLM微调的入门任务。 显存要求相对较高,需要40GB左右。...下面是实战正片: 1.环境安装 本案例基于Python>=3.8,请在您的计算机上安装好Python,并且有一张英伟达显卡(显存要求并不高,大概10GB左右就可以跑)。...我们需要安装以下这几个Python库,在这之前,请确保你的环境内已安装了pytorch以及CUDA: swanlab modelscope transformers datasets peft accelerate...-fintune", experiment_name="GLM4-9B-Chat", description="使用智谱GLM4-9B-Chat模型在zh_cls_fudan-news数据集上微调...可以看到在一些测试样例上,微调后的glm2能够给出准确的文本类型: 至此,你已经完成了GLM4指令微调的训练!

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    【技术分享】机器学习之回归(二)---广义线性模型(GLM

    最后用两个常见的GLM特例Logistics回归、Softmax模型进行了推导。...而今天要聊的内容是线性模型的升级版,叫广义线性模型(GLM),基于此模型延伸而来的很多子模型很多,而且用途非常广,所以研究其很有意义!!!...GLM一个抽象模型,里面涉及了不少内容,很多相关文章也都有介绍。但是不少文章只是介绍了怎么用它,至于为什么引入,其各个角色之间的关系,介绍的不多。...这个多出来的处理过程,就是GLM所做的最主要的事。而处理过程的这个函数,我们把它叫做连接函数。...这部分实现代码就不贴了,推荐一个python库sklearn,里面集成了很多模型,很适合新手上路。

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    Datawhale出品:《GLM-4 大模型部署微调教程》发布!

    Datawhale开源 开源贡献:Datawhale self-llm团队 前言 就在昨天,智谱 AI 发布了最新开源模型 GLM4,通过 10T 高质量多语言数据与更先进的训练技术,达到了更加出色的生成效果...更多测评细节详见: GLM-4最新开源版本硬核测评!Datawhale成员万字测评(一) 开发者视角看GLM-4-9B!...Datawhale成员万字测评(二) 教程介绍 秉承开源贡献的宗旨,Datawhale团队成员在模型发布 12 小时 之内,为 编写了GLM-4整套教学流程,包括: 模型 api 部署; Langchain...除 GLM4 外,项目已支持 LLama3, InternLM, Qwen1.5 等 20 项开源模型全流程教程,并且,本项目代码全部开源!!...项目地址: https://github.com/datawhalechina/self-llm/tree/master/GLM-4 开源贡献,点赞在看↓

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    【机器学习】GLM-4V:图片识别多模态大模型(MLLs)初探

    二、GLM-4V 介绍 2.1 GLM-4V 概述 GLM-4是清华智谱AI的第4代产品,重点强调的是ALL Tools工具调用能力,并于2024年6月5日开源了GLM-4-9B版本,包括GLM-4-9B...、GLM-4-9B-Chat、GLM-4-9B-Chat-1M以及对应支持1120x1120像素的多模态模型GLM-4V-9B。...它基于标准的Python类型提示,提供自动的交互式文档和数据验证。...3.1.3 pydantic Pydantic是一个Python库,用于数据验证和设置管理。它被广泛用于FastAPI中,用于定义请求和响应模型,以进行数据验证和解析。...更多json用法可以参考之前的文章 3.3.2 代码使用 将以上客户端代码放入post_api.py中,采用python post_api.py调用服务端接口。

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    Python用PyMC贝叶斯GLM广义线性模型、NUTS采样器拟合、后验分布可视化

    线性回归 在此示例中,我们将帮助客户从最简单的 GLM – 线性回归开始。 一般来说,频率论者对线性回归的看法如下: 然后,我们可以使用普通最小二乘法(OLS)或最大似然法来找到最佳拟合。...PyMC 中的贝叶斯 GLM 要开始在 PyMC 中构建 GLM,让我们首先导入所需的模块。 print(f"Running on PyMC v{pm....因此,在 GLM 中,我们不仅有一条最佳拟合回归线,而且有许多。后验预测图从后验图(截距和斜率)中获取多个样本,并为每个样本绘制一条回归线。我们可以直接使用后验样本手动生成这些回归线。...Bambi允许使用从 R 借用的便捷语法进行 GLM 规范。然后可以使用pymc 进行推理。 后验预测图使我们能够评估拟合度和其中的不确定性。...版本信息: %load_ext watermark %watermark -n -u -v -iv -w -p pytensor Python implementation: CPython Python

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    Python用PyMC贝叶斯GLM广义线性模型、NUTS采样器拟合、后验分布可视化

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