自助者天助也
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简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling

GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling

文章目录

  • GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling
  • 前言
  • 一、原理
  • 二、总结

前言

论文：GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling
Github:https://github.com/THUDM/GLM

一、原理

简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling_第1张图片

简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling_第2张图片
训练任务：三个
简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling_第3张图片

简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling_第4张图片
mask x3 & x5 x6, 掩盖部分使用mask替代的原句作为Part A的输入，打乱【x5,x6】【x3】的顺序。

position 1 为原来的位置信息；position 2 标识正文、两个部分的起始终止，保证片段的完整性
简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling_第5张图片
PartA 蓝色框，full attention
PartB 黄和绿色框，单向可见
打乱的目的是解决：生成的顺序不依赖前后关系
简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling_第6张图片
模型部分：
1、使用单个transformer结构，并进行改进
2、重新排序LN和残差的顺序
3、使用单层的linear作为token的预测输出
4、使用relu替代gelu
5、2d positional encoding
6、finetuning-PET

简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling_第7张图片
简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling_第8张图片
特定的任务有特定的prompt
简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling_第9张图片

简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling_第10张图片
T5预训练中和FT中使用PE的策略不一致。推理总是从左到右。

简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling_第11张图片
实验
简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling_第12张图片

二、总结

简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling_第13张图片

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