预训练大模型解析:GLM

发布网友 发布时间：2024-10-23 00:01

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热心网友 时间：2024-11-05 09:58

论文：GLM模型在自然语言理解任务上展示了卓越性能，弥补了现有预训练框架在无条件生成、有条件生成及自然语言理解任务中的不足。GLM通过引入二维位置编码与打乱预测mask掩码的方式，实现了一种新颖的自回归预训练策略。这种方法显著提高了模型在SuperGLUE基准测试中的表现，优于BERT、T5等模型。

方法：GLM模型通过一种自回归的空白填充策略进行预训练，区别于BERT和T5等模型。其核心在于从输入文本中采样多个片段，将一个片段用[mask]标记替换，形成被mask的文本。模型通过预测被mask的片段词汇，学习上下文信息及不同片段间的依赖关系。此外，GLM通过改变mask的数量与长度，适应不同任务的预训练需求。

GLM的预训练目标包括文本生成与长文本生成。在文本生成任务中，模型利用输入文本的上下文信息进行预测。而在长文本生成任务中，模型采样不同长度的文本跨度，实现多任务预训练，进一步提升模型性能。

模型架构方面，GLM基于Transformer模型，采用DeepNorm与旋转位置编码（RoPE）等技术，提高了模型的训练稳定性和泛化能力。激活函数采用具有GeLU激活的GLU，优化了模型的计算复杂度与内存消耗。

GLM与BERT、T5、XLNet、UniLM等模型进行了对比。在SuperGLUE基准测试中，GLM在大多数任务上表现优于BERT，平均得分上也优于其他模型。多任务预训练策略进一步提升了GLM在自然语言理解任务上的性能，与BERTLarge、UniLMLarge相比，GLM在NLU任务上表现更佳。

实验结果显示，GLM在序列到序列任务、文本填充任务以及语言建模任务中，通过自回归空白填充目标，实现了对不同任务的统一处理。同时，2D位置编码在生成长文本时展现出重要性，移除该编码会导致模型准确率下降。

在超参数设置方面，GLM模型的参数量与计算成本在相同的资源下，展现出优于BERT、T5等模型的性能。消融实验进一步验证了GLM设计选择的有效性，如空白填充目标、空白顺序、空白表示、2D位置编码等，对模型性能的影响。

总结：GLM模型作为全面的自然语言理解和生成预训练框架，通过自回归空白填充策略、混合注意力掩码与2D位置编码等创新技术，实现了不同任务的统一处理与性能提升。在自然语言理解任务中，GLM表现出色，能够灵活共享参数，展现出强大的性能。