论文传送门：[1]GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling[2]Glm-130b:Anopenbilingualpre-trainedmodelGithub链接：THUDM/ChatGLM-6B目录笔记AbstractIntroductionThedesignchoicesofGLM-130BThetrainingstabilityofGLM-130B框架总结1.模型架构2.预训练设置3.训练稳定性4.并行策略和模型配置5.量化和推理优化6.结果分析7.相关工作8.结论和经验教训9.伦理评估10.可复
论文PDF地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/P-Tuningv2摘录自第三部分桔色块指代可训练的promptembedding；蓝色块是由固定(冻结)的预训练语言模型存储或计算的embedding。DeepPromptTuningcontinuousprompts(连续提示)仅仅能够插入到inputembedding序列层。如此，有两个问题：首先由于序列长度的约束限制，可调参数的数量有限。其次，输入的embedding对模型预测有间接的影响。为了解决这些问题
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基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ChatGLMPreTrainedModel官方的描述是处理权重初始化的抽象类，以及下载和加载预训练模型的接口。掩码如下是GLM模型的掩码结构，在此抽象类中，由get_masks函数处理#转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/defget_masks(input_ids,device):batch_size,seq_length=input_ids.shap
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ChatGLMPreTrainedModel官方的描述是处理权重初始化的抽象类，以及下载和加载预训练模型的接口。掩码如下是GLM模型的掩码结构，在此抽象类中，由get_masks函数处理#转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/defget_masks(input_ids,device):batch_size,seq_length=input_ids.shap
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。 本文主要介绍了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'transformers_modules.chatglm-6b_v1’的解决方案，希望能对使用huggingfacetransformers的同学们有所帮助。文章目录1.问题描述2.解决方案1.问题描述 今天下载了ChatGLM-6Bv1.1版本的checkpoint
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B概述ChatGLM是transformer架构的神经网络模型，因此从transformer结构入手，分析其源码结构。transformer结构：转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/位置编码ChatGLM-6B的位置编码采用的旋转位置编码(RoPB)实现。其源码：classRotaryEmbedding(torch.nn.Module):def__init__(self,dim,base=10000,precision=torch.half,lear
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B概述ChatGLM是transformer架构的神经网络模型，因此从transformer结构入手，分析其源码结构。transformer结构：转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/位置编码ChatGLM-6B的位置编码采用的旋转位置编码(RoPB)实现。其源码：classRotaryEmbedding(torch.nn.Module):def__init__(self,dim,base=10000,precision=torch.half,lear
目录ChatGLM简介系统配置options.py设备获取 device.py模型初始化model.py运
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。脚本分析微调脚本：PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_train\--train_fileAdvertiseGen/train.json\--validation_fileAdvertiseGen/dev.json\--prompt_columncontent\--response_colu
