GLM大模型

GLM大模型

‌GLM大模型是一种基于自回归空白填充（Autoregressive Blank Infilling）的自监督训练方式的大模型，结合了自编码和自回归两种预训练方法的优点，能够同时捕捉文本的双向和单向信息，提高了模型的泛化能力‌。‌架构设计GLM大模型的架构设计巧妙地结合了双向编码器和单向解码器。在模型的输入部分，文本被分为两部分：Part A是损坏的文本（即包含MASK符号的文本），Part B是被遮盖的片段。Part A的词可以相互看到，但不能看到Part B中的任何词；而Part B的词可以看到Part A和Part B中的前置词，但不能看到Part B中的后续词。这种设计使得模型能够在统一的框架内同时学习双向和单向的注意力机制。训练方法在训练GLM大模型时，首先需要准备大规模的数据集并进行预处理，包括文本清洗、分词、去除停用词等。然后，基于Transformer架构进行模型定义，设置模型的层数、头数、隐藏层维度等参数。训练过程中可以使用深度学习框架提供的API进行模型训练和参数优化。常用的优化器包括Adam、SGD等，损失函数可以根据任务需求选择CrossEntropyLoss等。应用场景GLM大模型在多个领域展示了其应用潜力。例如，在医疗健康行业中，GLM大模型可以帮助构建患者服务新生态，覆盖诊端、治疗、药品销售、门店经营等多个场景；在汽车行业中，GLM大模型可以助力车企数字化转型，提升客户用车体验；在游戏娱乐行业中，GLM大模型可以提升玩家的沉浸乐趣，覆盖游戏制作管线、发行、运营等多维场景；在文旅行业中，GLM大模型可以打造个性化旅行助手，覆盖行程规划、游记创作、营销等多维场景。通过这些应用场景，GLM大模型展示了其在不同行业中的广泛适用性和强大的功能。