从填空到生成：GLM的预训练新视界
论文题目：GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.10360
今天分享一篇论文GLM，2022年由清华大学、智源研究院、MIT等机构发表在国际会议上。其创新点在于提出了一种通用的预训练框架，利用自回归填空填充目标统一不同任务的预训练目标，并引入混合注意力掩码和2D位置编码，以提升自然语言理解和生成的性能。
如今如火如荼的大模型GLM-x系列都是基于GLM架构提出来的 。
开始论文解读。我会按照论文框架对各部分进行详细阐述。
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原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_44402973/article/details/142639644
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