GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling论文解读

论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.10360

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/532851481

GLM混合了自注意力和masked注意力,而且使用了2D位置编码。第一维的含义是在PartA中的位置,如5 5 5。第二维的含义是在Span内部的位置,如1 2 3。

相关推荐
AndrewHZ1 小时前
【图像处理基石】什么是油画感?
图像处理·人工智能·算法·图像压缩·视频处理·超分辨率·去噪算法
Robot2512 小时前
「华为」人形机器人赛道投资首秀!
大数据·人工智能·科技·microsoft·华为·机器人
J先生x2 小时前
【IP101】图像处理进阶:从直方图均衡化到伽马变换,全面掌握图像增强技术
图像处理·人工智能·学习·算法·计算机视觉
Narutolxy5 小时前
大模型数据分析破局之路20250512
人工智能·chatgpt·数据分析
浊酒南街5 小时前
TensorFlow中数据集的创建
人工智能·tensorflow
2301_787552876 小时前
console-chat-gpt开源程序是用于 AI Chat API 的 Python CLI
人工智能·python·gpt·开源·自动化
layneyao6 小时前
AI与自然语言处理(NLP):从BERT到GPT的演进
人工智能·自然语言处理·bert
jndingxin7 小时前
OpenCV 的 CUDA 模块中用于将多个单通道的 GpuMat 图像合并成一个多通道的图像 函数cv::cuda::merge
人工智能·opencv·计算机视觉
格林威7 小时前
Baumer工业相机堡盟工业相机的工业视觉中为什么偏爱“黑白相机”
开发语言·c++·人工智能·数码相机·计算机视觉
IT古董8 小时前
【漫话机器学习系列】249.Word2Vec自然语言训练模型
机器学习·自然语言处理·word2vec