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本文目录一览：

• 1、Transformer模型入门--机器翻译
• 2、如何用ai做ppt?这6款工具一键自动生成PPT,办公必备!
• 3、ChatGLM-6B是如何生成回复的?技术详解

Transformer模型入门--机器翻译

Transformer模型，由Google在2017年提出，最初在机器翻译领域取得了显著效果，随后广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音识别(RS)等多个领域。本文将通过机器翻译为例，解析Transformer模型的组成结构、工作流程以及在机器翻译中的应用。

实践中，还面临了GPU显存分配问题，通过多GPU训练策略和损失函数分布式计算来解决。实验结果显示，Transformer在英译中任务中表现出色，特别是NoamOpt和Beam Search的使用显著提升了翻译质量。

Transformer模型基于Attention机制，无需顺序读取序列，可以实现高度的并行化。它在多个任务上超过了以往的SOTA模型，并且在分类、生成等任务上都表现出色。在模型结构上，它使用了一个编码器-解码器模型，通过Transformer的定义，我们构建了模型并使用了Harvard开源的transformer-pytorch代码。

如何用ai做ppt?这6款工具一键自动生成PPT,办公必备!

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ChatGLM-6B是如何生成回复的?技术详解

ChatGLM-6B生成回复的两种接口分别为stream_chat()和chat()，默认使用stream_chat()接口，但用户可以根据需要进行调整。这两种接口的调用顺序如下：stream_chat()或chat()接口 → ChatGLMForConditionalGeneration类 → ChatGLMModel类 → GLMBlock类 → SelfAttention类 → attention_fn()。

条件生成任务中，GLM-Sent相较于GLM-Large表现更好，但GLM-Doc的性能略逊。消融实验指出，GLM本身的训练范式与shuffle spans技术对模型结果提升最为显著。

ChatGLM-6B是基于GLM架构的开源双语问答对话语言模型，具有62亿参数，针对中文问答和对话进行优化，经过1T标识符的中英双语训练，并采用监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术，生成符合人类偏好的PaddleNLP提供了ChatGLM微调示例代码，适合THUDM/chatglm-6b模型。

`prompt`由`tokenizer.build_prompt(query， history)`生成，包含了历史对话和当前轮次用户输入的拼接。`answer`则为当前轮次的回复。通过查看huggingface上`chatglm2-6b`的tokenizer代码，我们发现`build_prompt`方法中包含了结束符`eos_token`，揭示了ChatGLM2多轮对话数据组织格式的关键点。

百川ChatGLM-6B是开源双语对话模型，基于General Language Model架构，拥有62亿参数。具备6GB显存支持本地部署（INT4量化级别）。通过中文问答和对话优化，经过约1T双语训练，辅以技术加持，生成人类偏好GLM引入随机挖词恢复训练，结合自编码与自回归预训练，使用打乱预测顺序与二维位置编码。