論文の概要: GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02414v2
- Date: Wed, 25 Oct 2023 05:22:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-10-28 06:24:23.272795
- Title: GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained Model
- Title（参考訳）: GLM-130B:オープンバイリンガル事前訓練モデル
- Abstract要約: 我々は,130億のパラメータを持つバイリンガル(英語と中国語)事前学習言語モデルであるGLM-130Bを紹介する。
100Bスケールのモデルを少なくとも GPT-3 (davinci) と同程度にオープンソース化し、そのようなスケールのモデルがどのように事前訓練されるかを明らかにする試みである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.694470924635624
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce GLM-130B, a bilingual (English and Chinese) pre-trained language
model with 130 billion parameters. It is an attempt to open-source a 100B-scale
model at least as good as GPT-3 (davinci) and unveil how models of such a scale
can be successfully pre-trained. Over the course of this effort, we face
numerous unexpected technical and engineering challenges, particularly on loss
spikes and divergence. In this paper, we introduce the training process of
GLM-130B including its design choices, training strategies for both efficiency
and stability, and engineering efforts. The resultant GLM-130B model offers
significant outperformance over GPT-3 175B (davinci) on a wide range of popular
English benchmarks while the performance advantage is not observed in OPT-175B
and BLOOM-176B. It also consistently and significantly outperforms ERNIE TITAN
3.0 260B -- the largest Chinese language model -- across related benchmarks.
Finally, we leverage a unique scaling property of GLM-130B to reach INT4
quantization without post training, with almost no performance loss, making it
the first among 100B-scale models and more importantly, allowing its effective
inference on 4$\times$RTX 3090 (24G) or 8$\times$RTX 2080 Ti (11G) GPUs, the
most affordable GPUs required for using 100B-scale models. The GLM-130B model
weights are publicly accessible and its code, training logs, related toolkit,
and lessons learned are open-sourced at
\url{https://github.com/THUDM/GLM-130B/}.
- Abstract（参考訳）: 我々は,130億のパラメータを持つバイリンガル(英語と中国語)事前学習言語モデルであるGLM-130Bを紹介する。
100Bスケールのモデルを少なくとも GPT-3 (davinci) と同程度にオープンソース化し、そのようなスケールのモデルがどのように事前訓練されるかを明らかにする試みである。
この取り組みを通じて、予想外の技術的およびエンジニアリング上の課題、特に損失の急増と分散に直面する。
本稿では,GLM-130Bの設計選択,効率と安定性の両面でのトレーニング戦略,エンジニアリングの取り組みなどについて紹介する。
結果として GLM-130B モデルは、OPT-175B や BLOOM-176B では性能上の優位性は見られず、幅広い英語のベンチマークで GPT-3 175B (davinci) よりも優れた性能を提供する。
また、ERNIE TITAN 3.0 260B(中国最大の言語モデル)を関連するベンチマークで一貫して大幅に上回っている。
最後に、GLM-130Bのユニークなスケーリング特性を活用して、ポストトレーニングなしでINT4量子化に到達し、パフォーマンスロスはほとんどなく、100Bスケールモデルの中では初めてのものとなり、100Bスケールモデルを使用するのに最も安価なGPUである4$\times$RTX 3090 (24G)または8$\times$RTX 2080 Ti (11G) GPUでの効果的な推論を可能にした。
GLM-130Bモデルウェイトは公開されており、コード、トレーニングログ、関連するツールキット、教訓は、 \url{https://github.com/THUDM/GLM-130B/}でオープンソース化されている。
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