ChatGLM学习

• GLM paper：https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf
• chatglm 130B：https://arxiv.org/pdf/2210.02414.pdf

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前置知识补充

双流自注意力

Two-stream self-attention mechanism（双流自注意机制）是一种用于自然语言处理任务的注意力机制。它是基于自注意力机制（self-attention）的扩展，通过引入两个独立的注意力流来处理不同类型的信息。

• 在传统的自注意力机制中，输入序列中的每个位置都会计算一个注意力权重，用于对其他位置的信息进行加权聚合。而在双流自注意力机制中，会引入两个注意力流，分别用于处理不同类型的信息。

• 双流自注意力，一个注意力流用于处理位置信息（position-based），另一个注意力流用于处理内容信息（content-based）。位置信息可以帮助模型捕捉序列中的顺序和结构，而内容信息可以帮助模型理解不同位置的语义关联。

  • 具体来说，双流自注意力机制会为每个注意力流维护一个独立的注意力矩阵，用于计算注意力权重。然后，通过将两个注意力流的输出进行加权融合，得到最终的注意力表示。
  • 通过引入两个注意力流，双流自注意力机制可以更好地捕捉不同类型信息之间的关系，提高模型在语义理解和推理任务中的性能。它在机器翻译、文本分类、问答系统等任务中都有应用，并取得了一定的效果提升。

Transformer修改

层归一化是一种归一化技术，用于在网络的每一层对输入进行归一化处理。它可以帮助网络更好地处理梯度消失和梯度爆炸问题，提高模型的训练效果和泛化能力。

残差链接是一种跳跃连接技术，通过将输入直接添加到网络的输出中，使得网络可以学习残差信息。这有助于网络更好地传递梯度和学习深层特征，提高模型的训练效果和收敛速度。

在一般情况下，层归一化应该在残差链接之前应用。这是因为层归一化对输入进行归一化处理，而残差链接需要将输入直接添加到网络的输出中。如果将残差链接放在层归一化之前，会导致输入的归一化被破坏，从而影响模型的训练和性能。

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关键术语

MLM：条件独立性假设，预测每个mask的时候是并行的，没有考虑mask之间的关系
Mask：一个单词一个mask，mask可以知道长度信息
Span：几个单词（或者更多个）一起mask掉，span不知道长度信息

把标签映射成词语，进行分类：

• 标成mask，放在最后一个位置，X和Y可以形成一个流畅的语句，接近于自然语言

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GLM

GLM是一种基于Transformer的语言模型，它以自回归空白填充为训练目标。

对于一个文本序列$x=[x1,\cdot \cdot \cdot ,xn]$，从其中采样文本span{s1，· · ·，sm}，其中每个si表示连续令牌的跨度，并用单个掩码替换si，要求模型对它们进行自回归恢复。

与GPT类模型不同的是，它在不Mask的位置使用双向注意力，因此它混合了两种Mask，以支持理解和生成：

[MASK]：句子中的短空白，长度加总到输入的某一部分
[gMASK]：随机长度的长空白，加在提供前缀上下文的句子末尾

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GLM130B

1）架构选择

通用语言模型GLM

组件改进：旋转位置编码、DeepNorm、GeGLU

2）工程实现

并行策略：数据、张量、流水线3D并行

多平台高效适配

3）训练策略改进

梯度爆炸的问题，采用了嵌入层梯度缩减策略

解决注意力数值溢出问题，采用了FP32的softmax计算策略，训练稳定性有提升

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