ChatGLM-v2和中文Bloom：AI助手NLP技术的新突破

ChatGLM-v2和中文Bloom：AI助手NLP技术的新突破

在人工智能快速发展的今天，自然语言处理（NLP）领域正经历着前所未有的变革。作为当前最前沿的大型预训练语言模型，ChatGLM-v2和中文Bloom正在引领AI助手在NLP技术上的新突破。

ChatGLM-v2是基于General Language Modeling（GLM）框架的最新版本，其核心创新在于自回归空格填充法。这种技术结合了自编码和自回归两种预训练模型的优点：

• 自编码：在输入文本中随机删除连续的tokens，然后顺序重建这些连续的tokens。这种设计使得模型能够更好地理解文本的内在结构。
• 自回归：在重建过程中采用自回归方式预测缺失的tokens，模型可以访问已被corrupted的文本和之前被预测的spans，从而提高长文本处理的效率和准确性。

此外，ChatGLM-v2还引入了两项关键技术：

• Span shuffling：通过改变缺失spans的数量和长度，增强模型对文本结构的理解。
• 二维位置编码：第一个位置id标记Part A中的位置，第二个位置id表示跨度内部的相对位置，能够更好地捕捉文本中的位置信息。

这些技术创新使得ChatGLM-v2在文本生成和理解方面表现出色，特别是在中文场景下。模型经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术，虽然只有62亿参数，但已经能生成相当符合人类偏好的回答。

中文Bloom是BigScience项目开发的开源多语言模型，具有176B参数，支持59种语言，包括46种口语和13种编程语言。其核心优势在于多任务学习策略：

• Transformer架构：采用仅因果解码器模型，这是零样本泛化功能最有效的方法。
• ALiBi位置嵌入：根据按键和查询之间的距离直接削弱注意力分数，使训练更顺畅。
• 嵌入LayerNorm：在嵌入层后立即包含额外的层归一化，提高训练稳定性。

中文Bloom的训练过程也颇具特色：

• 在ROOTS语料库上训练，包含数百个来源的数据集。
• 在Jean Zay超级计算机上进行了为期117天的培训课程。
• 采用多任务提示微调，展现出强大的零样本任务泛化能力。

从上表可以看出，两个模型各有优势：

• ChatGLM-v2专注于中文优化，参数量较小，但通过技术创新在中文场景下表现出色。
• 中文Bloom则是更大规模的多语言模型，虽然参数量是ChatGLM-v2的近30倍，但在多语言处理方面具有明显优势。

ChatGLM-v2和中文Bloom的出现，标志着AI助手在NLP技术上的新纪元：

• 技术创新：ChatGLM-v2的自回归空格填充法和中文Bloom的多任务学习策略，为NLP模型的设计提供了新的思路。
• 开源趋势：中文Bloom作为开源项目，推动了AI技术的透明度和社区合作。
• 领域专业化：ChatGLM-v2针对中文场景的优化，展现了AI模型在特定领域深耕的价值。

这两个模型不仅扩展了AI助手的应用范围，还提高了其在复杂场景中的表现，预示着未来人机交互将更加高效和智能化。