GLM3
ChatGLM3 模型优化与结构对比
元数据
- 分类：人工智能
- 标签：ChatGLM3, 模型优化, 人工智能, 机器学习
- 日期：2025年4月12日
内容概述
ChatGLM3 是 ChatGLM 系列的最新版本，其模型结构与 ChatGLM2 完全一致，但与初代 ChatGLM 有显著不同。本文将详细探讨 ChatGLM2 和 ChatGLM3 的优化和变化。
主要优化点
词表大小调整
相对于初代 ChatGLM，ChatGLM2 和 ChatGLM3 将词表大小从 150,528 缩小至 65,024。这一改变使得模型加载速度显著提升。
位置编码改进
位置编码从每个 GLMBlock 独立配置，改为在全局共享一份。这种改进提高了模型的效率和一致性。
前馈网络激活函数更改
- ChatGLM 使用 GeLU 激活函数。
- ChatGLM2 和 ChatGLM3 则采用 SwiGLU 激活函数，提供了更好的性能表现。
操作步骤
- ✅ 确认词表大小调整至 65,024。
- ⚠ 检查位置编码是否已全局共享。
- ❗ 确认前馈网络激活函数已更改为 SwiGLU。
常见错误
在进行模型加载时，未能正确缩小词表大小可能导致加载速度减慢。
💡启发点
- 通过合理缩小词表大小和优化位置编码，模型性能可以显著提升。
- 激活函数的选择对模型性能有直接影响。
数据表格
| 模型版本 | 词表大小 | 激活函数 |
|---|---|---|
| ChatGLM | 150,528 | GeLU |
| ChatGLM2 | 65,024 | SwiGLU |
| ChatGLM3 | 65,024 | SwiGLU |
行动清单
- 研究更多激活函数对模型性能的影响。
- 探索进一步优化位置编码的方法。
- 测试不同词表大小对加载速度的具体影响。
原始出处：GitHub