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【LLM系列之GLM】GLM: 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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广义线性模型（GLM）及其应用

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

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广义线性模型（GLM）及其应用

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

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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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基于LangChain+GLM搭建知识本地库

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

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GLM4-9B-chat Lora 微调

环境配置在完成基本环境配置和本地模型部署的情况下，你还需要安装一些第三方库，可以使用以下命令： python -m pip install --upgrade pip # 更换 pypi 源加速库的安装...考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题，我们在 AutoDL 平台准备了 GLM-4 的环境镜像，该镜像适用于本教程需要 GLM-4 的部署环境。点击下方链接并直接创建 AutoDL 示例即可。...并运行 python /root/autodl-tmp/model_download.py 执行下载。...tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/root/autodl-tmp/glm-4-9b-chat/ZhipuAI/glm-4-9b-chat', use_fast...-4-9b-chat/ZhipuAI/glm-4-9b-chat' lora_path = '.

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GLM-4-9b-Chat 接入 LangChain

，也兼容langchain的0.1.15版本，下载方式如下： pip install langchain==0.1.15 考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题，我们在 AutoDL 平台准备了 GLM...-4 的环境镜像，该镜像适用于本教程需要 GLM-4 的部署环境。...https://www.codewithgpu.com/i/datawhalechina/self-llm/GLM-4 代码准备为便捷构建 LLM 应用，我们需要基于本地部署的 Chat，自定义一个...self.gen_kwargs.get("top_k"), } @property def _llm_type(self) -> str: return "glm...2500, "do_sample": True, "top_k": 1} llm = ChatGLM4_LLM(mode_name_or_path="/root/autodl-tmp/ZhipuAI/glm

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聊聊GLM基座模型的理论知识

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

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GLM-4-9B-Chat WebDemo 部署

pip换源和安装依赖包 # 升级pip python -m pip install --upgrade pip # 更换 pypi 源加速库的安装 pip config set global.index-url...-4 的环境镜像，该镜像适用于本教程需要 GLM-4 的部署环境。...https://www.codewithgpu.com/i/datawhalechina/self-llm/GLM-4 模型下载使用 modelscope 中的snapshot_download函数下载模型...并运行 python /root/autodl-tmp/download.py 执行下载，下载模型大概需要 2 分钟。...import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer import os model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm

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GLM-4-9B-chat FastApi 部署调用

# 升级pip python -m pip install --upgrade pip # 更换 pypi 源加速库的安装 pip config set global.index-url https:/...-4 的环境镜像，该镜像适用于本教程需要 GLM-4 的部署环境。...并运行 python /root/autodl-tmp/download.py 执行下载，模型大小为 18 GB，下载模型大概需要 10~20 分钟。...cd /root/autodl-tmp python api.py 终端出现以下结果表示启用 api 服务成功。..., "status":200, "time":"2024-06-05 14:01:23" } 调用示例结果如下图所示：也可以使用 python 中的 requests 库进行调用，如下所示：

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R语言代做编程辅导和解答GLM Coursework

survived || ---------------------------------------------------------- | -------------------- || fit1 glm...(y ~ ldose * sex, family=binomial(link=probit)) | || fit2 glm(y ~ sex + ldose

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GLM-4-9B-Chat vLLM 部署调用

pip install vllm 如果我们需要在 CUDA 11.8 的环境下安装 vLLM，可以使用以下命令，指定 vLLM 版本和 python 版本下载。.../download/v${VLLM_VERSION}/vllm-${VLLM_VERSION}+cu118-cp${PYTHON_VERSION}-cp${PYTHON_VERSION}-manylinux1...并运行 python /root/autodl-tmp/model_download.py 执行下载，模型大小为 14GB，下载模型大概需要 2 分钟。...python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /root/autodl-tmp/ZhipuAI/glm-4-9b-chat --served-model-name...（未设置会自动生成数据）测试 vLLM 的速度： python benchmark_throughput.py \ --model /root/autodl-tmp/ZhipuAI/glm

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GLM-4.7正式发布：代码更强，美学更美！

开篇暴击：这不是模型升级，是“职业代练”上线兄弟们，不是我夸张——GLM-4.7，它真·成了。它不光写代码稳了，连审美都卷上来了！...硬核升级：三大“思考模式”，堪比程序员的“咖啡因开关”GLM-4.7搞了个新功能叫“先思考、再行动”（ThinkBeforeYouLeap），听着像人生哲理？...审美革命：代码+设计=真·全栈开发体验你以为GLM-4.7只是“码力”飙升？不，它偷偷报了UI/UX速成班！...→秒回，绝不装深沉>结语：圣诞老人没来，但GLM-4.7带着热乎的commit来了它不完美——但它是第一个让“开源模型能真正交付”的选手。从前我们说：“开源模型，能跑就行。”...现在我们说：“GLM-4.7？哦，那个写了需求还能自测+改UI的同事。”彩蛋：用GLM-4.7给本文生成了个标题备选——《当AI学会审美：从“能跑就行”到“老板说加个微动效吧”》……我选了现在的这个。

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GLM-PC和Operator对比：哪个Agent效果更好？

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。

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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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「R」处理glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

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

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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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R语言广义线性模型之lm()函数与glm()函数

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

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智谱GLM-4.5-Air量化大模型，本地部署，实测

大家好，我是 Ai 学习的老章之前对智谱 AI 的关注比较少，最近发布的的 GLM4.6 非常能打 GLM-4.6 的代码生成能力已达到国际领先水平，与 Claude Sonnet 4 模型持平，是国内目前表现最优的编程专用模型...但是 GLM-4.6 本地部署还是有点成本太高原版 714GB、FP8 版本模型文件也 355GB 了倒是 GLM-4.5-AIR 有了比较靠谱的量化版本——GLM-4.5-Air-AWQ-4bit...，它的模型文件只有 64GB 不到（GLM-4.5、GLM-4.5-Air、GLM-4.5-Air-FP8 的模型文件大小分别是 717GB、221GB、113GB）国内镜像：https://modelscope.cn.../models/cpatonn-mirror/GLM-4.5-Air-AWQ/files GLM-4.5系列模型是为智能代理设计的基础模型，GLM-4.5-Air 采用了更紧凑的设计，总共有1060 亿参数...不要再用Ollama，不要再用llama.cpp 简单看下代码和现实世界理解能力：用大模型生成人体器官结构图 GLM-4.5-air ChatGPT GLM-4.6 DeepSeek-V3.2 看官方测评数据和市面上的评价

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

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基于LangChain+GLM搭建知识本地库

GLM4-9B-chat Lora 微调

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