技术解读GLM Long：如何将 LLM 的上下文扩展至百万级
合集 · Long系列 (3)
Description
如果把 LLM 比作新时代的操作系统，上下文窗口便是它的「内存」。一个现代的操作系统需要足够大的内存才能完成各种各样的复杂任务。与之类似，一个优秀的 LLM 也需要足够长的上下文长度来完成各种复杂的任务。 基于此种观念，GLM 技术团队经过不断的技术迭代，从最初的仅支持2K上下文的ChatGLM-6B，发展到ChatGLM2-6B（32K）、ChatGLM3-6B（128K），直至现在的GLM4-9B（1M），始终在追求最领先的上下文技术能力。特别是GLM4-9B-Chat-1M，它集成了我们在长文本领域的大量研究成果。 本视频详细介绍 GLM 团队将预训练模型的上下文扩展至百万量级的相关技术，欢迎一键三连！ 另外还有文字解读：https://mp.weixin.qq.com/s/Rs2o8K3Hb-I103eDgNBhVQ
Comments
课代表总结： - 讲解了GLM Long如何将语言模型的上下文扩展至百万级。 - 回顾了大模型训练的基础，包括数据收集、架构设计、训练策略等。 - 介绍了长上下文的重要性，以及如何通过多阶段训练和混合训练实现。 - 讨论了长文本训练的挑战和解决方案，包括并行策略和数据优化。 要点： - 大模型训练涉及数据收集、架构设计、训练策略等环节。 - 长上下文扩展对复杂任务执行至关重要。 - 多阶段训练和混合训练有助于提升长文本处理能力。 - 并行策略和数据优化是长文本训练的关键。 --内容由@AI视频总结 生成，仅供参考【总结工具关注自取】
♥ 4
[笑哭]说些理论有啥有，你到是给我实现啊
♥ 1
GLM-4.5呢？！
♥ 1
ppt有提供吗
怎么这声音有点卡卡的？
↩ 1