GLM用于自然语言理解和生成的通用预训练框架
GLM (General Language Model) 是清华大学推出的一种使用自回归填空目标进行预训练的通用语言模型，可以针对各种自然语言理解和生成任务进行微调。
GLM 通过添加 2D 位置编码并允许以任意顺序预测跨度来改进空白填充预训练，从而在 NLU 任务上获得优于 BERT 和 T5 的性能。同时，GLM 可以通过改变空白的数量和长度对不同类型的任务进行预训练。在横跨 NLU、条件和无条件生成的广泛任务上，GLM 在给定相同的模型大小和数据的情况下优于 BERT、T5 和 GPT，并从单一的预训练模型中获得了 1.25 倍 BERT Large 参数的最佳性能，表明其对不同下游任务的通用性。
关于 GLM 的详细描述可参考论文 GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling (ACL 2022)
ChatGLM-6B 就是在 GLM 框架的基础上为中文 QA 和对话进行了优化。
预训练模型
可以从 OneDrive 或 Tsinghua-Cloud 下载论文中使用的预训练模型。
| Name | Params | Language | Corpus | Objective | File | Config |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GLM-Base | 110M | English | Wiki+Book | Token | glm-base-blank.tar.bz2 | model_blocklm_base.sh |
| GLM-Large | 335M | English | Wiki+Book | Token | glm-large-blank.tar.bz2 | model_blocklm_large.sh |
| GLM-Large-Chinese | 335M | Chinese | WuDaoCorpora | Token+Sent+Doc | glm-large-chinese.tar.bz2 | model_blocklm_large_chinese.sh |
| GLM-Doc | 335M | English | Wiki+Book | Token+Doc | glm-large-generation.tar.bz2 | model_blocklm_large_generation.sh |
| GLM-410M | 410M | English | Wiki+Book | Token+Doc | glm-1.25-generation.tar.bz2 | model_blocklm_1.25_generation.sh |
| GLM-515M | 515M | English | Wiki+Book | Token+Doc | glm-1.5-generation.tar.bz2 | model_blocklm_1.5_generation.sh |
| GLM-RoBERTa | 335M | English | RoBERTa | Token | glm-roberta-large-blank.tar.bz2 | model_blocklm_roberta_large.sh |
| GLM-2B | 2B | English | Pile | Token+Sent+Doc | glm-2b.tar.bz2 | model_blocklm_2B.sh |
| GLM-10B | 10B | English | Pile | Token+Sent+Doc | Download | model_blocklm_10B.sh |
| GLM-10B-Chinese | 10B | Chinese | WuDaoCorpora | Token+Sent+Doc | Download | model_blocklm_10B_chinese.sh |
将下载的文件解压到本地文件夹中，并在相应的脚本中设置CHECKPOINT_PATH为文件夹路径。
结果
SuperGLUE
验证集、单模型、单任务微调
| Model | COPA | WSC | RTE | WiC | CB | MultiRC | BoolQ | ReCoRD |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GLM-10B | 98.0 | 95.2 | 93.1 | 75.7 | 98.7/98.2 | 88.1/63.3 | 88.7 | 94.4/94.0 |
| DeBERTa-XXLarge-v2 | 97.0 | - | 93.5 | - | - | 87.8/63.6 | 88.3 | 94.1/93.7 |
Seq2Seq
CNN/Daily Mail (test set，没有使用额外的数据)
| Model | ROUGE-1 | ROUGE-2 | ROUGE-L |
|---|---|---|---|
| GLM-10B | 44.7 | 21.4 | 41.4 |
| T5-11B | 43.5 | 21.6 | 40.7 |
| PEGASUS-Large | 44.2 | 21.5 | 41.4 |
| BART-Large | 44.2 | 21.3 | 40.9 |
XSum (test set，没有使用额外的数据)
| Model | ROUGE-1 | ROUGE-2 | ROUGE-L |
|---|---|---|---|
| GLM-10B | 48.9 | 25.7 | 40.4 |
| PEGASUS-Large | 47.2 | 24.6 | 39.3 |
| BART-Large | 45.1 | 22.3 | 37.3 |
Language Modeling
测试集，零样本
| Model | LAMBADA (accuracy) | Wikitext103 (perplexity) |
|---|---|---|
| GLM-10B (bi) | 72.35 | 11.33 |
| GLM-10B (uni) | 67.18 | 12.22 |
| GPT-2 | 52.66 | 17.48 |
| Megatron-LM (8.3B) | 66.51 | 10.81 |
| Turing-NLG | 67.98 | 10.21 |
评论