chatglm2 glm

GLM（Generalized Linear Model）是一种统计模型，它扩展了线性回归模型，使其适用于更广泛的数据类型和分布。GLM可以用来分析具有不同类型响应变量的数据，例如二项分布、泊松分布和高斯分布等。

在R语言中，可以使用glm函数来拟合GLM模型。glm函数的常用参数包括formula（指定模型公式）、family（指定分布类型）和data（指定数据集）等。

GLM模型的拟合过程涉及到参数估计和模型诊断等步骤。拟合后的GLM模型可以用来预测新的观测值或者进行假设检验等统计推断。

希望以上信息对你有所帮助！如果你还有其他问题，请继续提问。

相关问题

chatglm和glm130b

ChatGPT 和 GPT-3 是由 OpenAI 公司开发的。

ChatGPT 是基于 GPT-3 的一个变种，专门用于生成自然语言对话。它能够理解和回应用户的问题，并提供有意义的回答。通过对大量的对话数据进行预训练，ChatGPT 可以从上下文中推断出更准确的回答。

GPT-3 则是目前最先进的语言模型之一，具有 1750 亿个参数。它能够生成高质量的文本，可以用于文本摘要、翻译、问答等各种任务。GPT-3 在多个领域都取得了令人瞩目的成果，并且被广泛应用于实际场景中。

至于 "glm130b"，我并不清楚这个词的具体含义，请提供更多上下文或者解释，我将尽力帮助您。

chatglm2 peft

ChatGLM-PEFT是基于General Language Model (GLM)架构的高效微调方法，用于优化ChatGLM-6B模型。ChatGLM-6B是一个中文大模型，经过中英双语训练，并通过监督微调、反馈自助和人类反馈强化学习等技术进行了优化。在一些实体抽取的任务中，微调ChatGLM-6B取得了很不错的效果。[1]

关于ChatGLM的代码，目前尚未集成到transformers库中。作者将基于transformers实现的代码和模型文件放在了THUDM/chatglm-6b的主要分支中。可以通过transformers中的Autoxxx类加载模型文件，也可以直接使用THUDM/chatglm-6b中的代码进行调用。需要使用的代码包括modeling_chatglm.py、tokenization_chatglm.py和configuration_chatglm.py。[3]