在当前的人工智能领域，"GLM架构"与"GPT架构"这两种模型架构备受关注。随着技术的快速发展，理解它们之间的差异显得尤为重要。本文将详细探讨GLM架构与GPT架构的区别，包括技术原理、架构解析、源码分析等，旨在帮助大家深化对这两者的理解。
> “GLM和GPT都是前沿的自然语言处理模型，但其架构设计和应用场景却存在不同。”
### 技术原理
先来简单介绍GLM和GPT的基本原理。GLM（G
直播已深入每家每户，以淘宝的直播为例，在粉丝与主播的连麦互动中如何实现无感合屏或切屏？阿里云GRTN核心网技术负责人肖凯，在LVS2022上海站为我们分享了GRTN核心网的运作机制、运用方面以及QOE的网络模型在业务板块的实践优化。阿里云全球实时传输网络GRTNGRTN是阿里云全球化的实时通信网，构建在中心云原生和边缘云原生的基础设施之上，并将技术有机融合，借鉴 SDN 的设计理念，进行 CD 分
转载
2023-11-13 21:24:34
35阅读
在开始寻找您的硬盘分区模式替代方法之前，最好回顾一下迫使这种变化出现的限制。理解这些限制（和克服这些限制的建议工具）将使您能够对应该以多快的速度从主引导记录 (MBR) 跳到 GUID Partition Table (GPT) 做出判断。如果新磁盘采购任务迫在眉睫并且您正在考虑采用 GPT，那么这一点尤为重要。 即使在较小的磁盘上，GPT 也比 MBR 更有优势，但是您必须平衡这种优势与现实转
大硬盘和WIN8系统，让我们从传统的BIOS+MBR模式升级到UEFI+GPT模式，现在购买的主流电脑，都是预装WIN8系统，为了更好的支持2TB硬盘，更快速的启动win8，预装系统都采取了GPT分区的格式，并且主板bios支持UEFI启动。 如果您对这些专用名词比较陌生的话，笔者简单解释一下： MBR和GPT是两种不同分区形式，好比你买回来一块新硬盘，要划分成不同的区域，系统、工具、音乐等等，
GPT2论文 Language models are unsupervised multitask learners GPT2模型结构 transformers库中的GPT2模型源码几部分分别为 GPT2LMHeadModel类、GPT2Model类、Block类、MLP类与Attention类 其中，一个Transformer的Block类中包含了Attention类与MLP类，而在GPT2Mo
转载
2024-10-24 16:07:47
86阅读
工具与资源中心帮助开发者更加高效的工作，提供围绕开发者全生命周期的工具与资源 一、概述内存管理在任何的编程语言里都是重头戏，Golang 也不例外。Go 借鉴了 Google 的 TCMalloc，它是高性能的用于 c++ 的内存分配器。其核心思想是内存池 + 多级对象管理 ，能加快分配速度，降低资源竞争。二、基础结构在 Go 里用于内存管理的对象结构主要是下面几个
文章目录核心概念一般线性模型概述GLM建模分析流程概览fMRI中的回归分析第一级GLM：单一体素，单一对象 核心概念一般线性模型概述GLM:一般线性模型。它的核心思想是把数据看作是**模型函数（预测因子,predictor）和噪声（误差,error）**的线性结合。用线性代数的知识，我们可以将GLM表述为下面的形式： 图1.GLM的数学形式用矩阵形式写为：,其中 为设计矩阵，分别为观测数据，模型
转载
2024-07-06 22:54:15
613阅读
GPT-X：GPT类模型介绍（附相关论文和github项目）1. GPT介绍GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一类基于Transformer架构的预训练语言模型。这一类模型采用自回归的方式进行训练，通过大规模的语料库预训练来学习语言的概率分布，从而能够用于各种自然语言处理任务。2. GPT类模型介绍（1）GPT-1GPT-1是由OpenAI于2018
转载
2024-08-25 15:55:34
207阅读
llama、glm和gpt之间的区别主要体现在它们的架构、用途以及适用的场景上。llama是一种开源语言模型，适合在多种自然语言处理任务中使用；glm是一种更专注于生成模型的架构，旨在改善生成文本的质量和语境一致性；而gpt则是一种被广泛应用的transformer架构，具有强大的生成和理解能力。接下来，我们将详细探讨在用这三者进行开发时的各个环节。
## 环境配置
在开始我们的项目之前，需要
本文详细解读了OpenAI公司在2018年6月发布的论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》，它其中介绍的算法也就是后来人们说的GPT。 目录引言GPT方法无监督预训练有监督微调子任务的描述实验参考文献 引言在Transformer方法推出的1年后，OpenAI公司发布了GPT系列的第一篇论文，采用生成-判别模型
转载
2024-08-28 17:06:09
144阅读
GP技术的展望——C--
莫华枫
C++的复杂是公认的，尽管我认为在人类的聪明智慧之下，这点复杂压根儿算不上什么。不过我得承认，对于一般的应用而言，C++对程序员产生的压力还是不 小的。毕竟现在有更多更合适的选择。仅仅承认复杂，这没有什么意义。我不时地产生一个念头：有什么办法既保留C++的优点，而消除它的缺点和复杂。我知道 D语言在做这样的事情。但是，D更多地是在就事论事地消除C++
转载
2024-10-19 20:43:07
24阅读
ChatGPT已经火了一段时间了，国内也出现了一些平替，其中比较容易使用的是ChatGLM-6B：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B ，主要是能够让我们基于单卡自己部署。ChatGLM的基座是GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling论文中提出的模型，接下
网络类型 --- 指根据数据链路层所运行的协议及规则进行划分的。 P2P --- 点到点网络 MA --- 多点接入型网络 &nbs
转载
2024-09-13 19:54:00
64阅读
笔者浅见，偏主观，欢迎您留言讨论这是建议这两个词会让大家产生迷惑或混淆，就说明其含义是有争议的。因此，如果研发内部目前都没人去纠结这两个用词的区别，且沟通顺畅，那就不必太在乎这个文字游戏。 当然，如果由于用词不一致导致了沟通问题，或者需要写文章的话，那还是要较真一下的。故事开始老板： 小强，这是一份真挚的需求，你花一个星期完成系统架构设计，再用两个星期开发好系统框架，然后让你的小伙伴们ALL IN
转载
2023-08-09 22:31:11
75阅读
GLM架构介绍
最近，生成语言模型（GLM）逐渐吸引了越来越多的关注。GLM架构作为自然语言处理领域的重要组成部分，有着广泛的应用前景和研究价值。在这篇文章中，我们将深入浅出地探讨GLM架构的方方面面。
一、背景描述
GLM架构是近年来模式识别与自然语言处理领域中的一种新兴技术。为了更好地理解GLM架构，可以从以下几个方面进行概述：
1. **核心目标**：设计出能够处理各种语言任务的统
在本篇文章中，我将深入探讨“llama与GLM区别”这一技术问题，旨在帮助大家更好地理解两者之间的本质不同。以下是关于这一问题的详细分析和解决方案。
## 问题背景
随着自然语言处理技术的进步，越来越多的用户开始关注模型的选择。在实践中，我的团队成员提出了“llama与GLM区别”的问题，用于决定在特定应用场景下选择哪一种模型。这个场景主要是围绕在自然语言生成和理解的任务上，例如虚拟助手和对话
1、软件系统是由不同粒度的软件单元层层递归构成的，如子系统、模块、类；由于在实践中所处的位置不同，同一个软件单元在不同实践者眼中的粒度可能不同。子系统也有架构。即使是同一系统内部，子系统不同，所采用的架构也有可能不同，如报表子系统采用事务脚本架构，而拓扑子系统采用领域模型架构模式；框架和架构既有区别又有联系，前者是复合组件特例，后者是复
转载
2023-09-21 07:43:45
88阅读
描述软件架构与框架之间的区别与联系框架是软件，架构不是软件。框架落脚在“架”字上，可以理解成名词性的，是一个客观性的名词存在，如.Net Framework；而架构体现在“构”字上，理解成构造，是一个动词性的，是一系列动作发生的策略性体现。框架是一种特殊的软件，它并不能提供完整无缺的解决方案，而是为你构建解决方案提供良好的基础。框架是半成品。典型地，框架是系统或子系统的半成品；框架中的服务尅被最终
转载
2023-08-10 12:47:25
276阅读
GLM 广义线性模型George Box said: “All models are wrong, some are useful”1. 始于 Linear Model作为 GLM 的基础，本节 review 经典的 Linear Regression，并阐述一些基础 term。 我们线性回归的基本如下述公式，本质上是想通过观察 x，然后以一个简单的线性函数 h(x) 来预测 y： y=h(x)
转载
2023-10-20 16:33:18
298阅读
# 如何实现GLM架构模型：新手指南
在这个指南中，我们将一起探索如何实现一个GLM（广义线性模型）架构模型。GLM是一种扩展的线性回归模型，用于解决许多统计建模问题。接下来，我们将按步骤详细说明整个实现过程。
## 一、实现流程
下面是实现GLM架构模型的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：加载和清洗数据 |
| 2 |
