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。
广义线性模型[generalize linear model(GLM)]是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。...mu) import statsmodels.api as sm exog, endog = sm.add_constant(x), y # Poisson regression mod = sm.GLM...总结 如果要进行“广义线性模型（GLM）”分析，只需要摘到我们需要的联系函数，它的作用就是把Y与X间的非线性关系转换成线性关系，我们完全可以自己编写我们需要的联系函数。...本文代码： https://github.com/ranasingh-gkp/StatisticalModeling_Implement/blob/main/GLM.ipynb 编辑：王菁 校对：林亦霖
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。
name chatglm -p 7860:7860 -v ~/github/langchain-ChatGLM:/chatGLM chatglm-cuda:latest 开发部署 软件需求 本项目已在 Python...安装环境 环境检查 # 首先，确信你的机器安装了 Python 3.8 及以上版本 $ python --version Python 3.8.13 # 如果低于这个版本，可使用conda安装环境 $...conda create -p /your_path/env_name python=3.8 # 激活环境 $ source activate /your_path/env_name $ pip3...执行 cli_demo.py 脚本体验命令行交互： $ python cli_demo.py 或执行 webui.py 脚本体验 Web 交互 $ python webui.py 或执行 api.py...利用 fastapi 部署 API $ python api.py 或成功部署 API 后，执行以下脚本体验基于 VUE 的前端页面 $ cd views $ pnpm i $ npm run dev
广义线性模型[generalize linear model(GLM)]是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。...import statsmodels.api as sm exog, endog = sm.add_constant(x), y # Poisson regression mod = sm.GLM...逻辑回归也就是我们常看到的这个样子 总结 如果要进行“广义线性模型（GLM）”分析，只需要摘到我们需要的联系函数，它的作用就是把Y与X间的非线性关系转换成线性关系，我们完全可以自己编写我们需要的联系函数...本文代码： https://github.com/ranasingh-gkp/StatisticalModeling_Implement/blob/main/GLM.ipynb 作者：Rana singh
掩码处理 GLM统一了自编码模型与自回归模型，主要是在该处理过程实现的。该过程也被成为自回归空格填充。...掩码策略：在GLM模型中，采用了自回归空白填充（Autoregressive Blank Infilling）的自监督训练方式。...在GLM模型中，采用了交叉熵损失函数来衡量模型在掩码处理任务上的表现。这个过程涉及到优化理论和数值分析的知识。...在GLM中，使用二维位置编码，第一个位置id用来标记Part A中的位置，第二个位置id用来表示跨度内部的相对位置。...参考 清华ChatGLM底层原理详解 GLM（General Language Model）论文阅读笔记
survived || ---------------------------------------------------------- | -------------------- || fit1 glm...(y ~ ldose * sex, family=binomial(link=probit)) | || fit2 glm(y ~ sex + ldose
目前智谱的GLM-PC已经推出了1.1最新的版本，mac和windows用户都可以去到官网中下载体验：而OpenAI的Operator目前仅支持浏览器操作。...在技术路线方面，GLM-PC 与 Operator 采用了相似的技术方案，即基于多模态大模型的视觉识别与空间交互能力。...GLM-PC 作为 CogAgent 的早期产品，进一步拓展了这一技术的能力。...据开发文档介绍，GLM-PC 通过 多模态感知 实现了对整个 GUI 空间的交互，使其能够像人类一样以 视觉方式感知界面元素和布局，并模拟人类操作，如 点击、滚动、键盘输入 等基础交互。...但更大的差异性在于用户体验，从官方给出的文档上看，GLM-PC的功能更加完善，而且完全免费，下载就能玩。相比于要用200美元去体验OpenAI的operator，我更愿意使用智谱的GLM-PC。
原文：https://www.statology.org/glm-fit-fitted-probabilities-numerically-0-or-1-occurred/ 在建立逻辑回归模型时遇到这个警告...： Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred 当拟合逻辑回归模型，且数据框中一个或多个观测值的预测概率与...x2 = c(8, 7, 7, 6, 5, 6, 5, 2, 2, 3, 4, 3, 7, 4, 4)) #fit logistic regression model model glm...(y ~ x1 + x2, data=df, family=binomial) #view model summary summary(model) Warning message: glm.fit...: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Call: glm(formula = y ~ x1 + x2, family = binomial
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。
如果令连接函数g(μy)=μy或恒等函数，并设定概率分布为正态（高斯）分布，那么： glm(Y~X1+X2+X3,family=gaussian(link="identity"),data=mydata...源 本文链接：https://www.findmyfun.cn/lm-function-and-glm-function-of-generalized-linear-model-in-r-language.html
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。
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
昨日，智谱 AI 发布了基座大模型 GLM-4 的最新开源成果——GLM-4-9B，首次拥有了多模态能力。...官方给出的数据显示，对比训练量更多的 Llama-3-8B 模型，GLM-4-9B 在中文学科方面的提升高达 50%，在多模态方面可以比肩 GPT-4V。...在上下文长度上，GLM-4-9B 实现了从 128K 到 1M 的升级跨越，相当于能够一口气消化 125 篇论文！...、点击克隆即可立即开始体验 GLM-4-9B-Chat 的卓越性能。...打开 GLM-4-9B-Chat Demo 页面，在对话框内容输入文本，点击「Submit」后，即可开始对话。 2.
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！
除了ChatGPT，最近国内也出了一款推理能力极强的大模型GLM-Zero-Preview，是智谱AI研发的新一代推理模型，我用它设计了一个代码开发系统-Python万能脚本生成器，非常的有用，后面会详细介绍实现流程和完整代码...如何使用GLM-Zero-Preview模型？...再看看GLM-Zero-Preview的回答： GLM-Zero-Preview考虑到了班主任个人费用可能不能算作班级经费，推理能力似乎更胜一筹。...开发“Python万能脚本生成器” 既然GLM-Zero-Preview推理能力如此之强，那用它来写代码一定会很丝滑，能够保证代码的完整性、准确性和规范性，很大程度解放码农在程序开发上的时间。...我尝试用Python Dash构建了一个web应用，叫作“Python万能脚本生成器”，核心功能是根据用户需求自动化生成Python脚本，而这背后用到的代码生成模型正是GLM-Zero-Preview。
概述 Github官方地址：GLM-4 网上已经有很多关于微调的文章，介绍各种方式下的使用，这里不会赘述。
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↓
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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