GLM-130B：开源双语预训练模型揭秘与训练挑战

GLM-130B是一篇在2023年国际机器学习会议（ICLR）上发表的论文，其核心主题是介绍一款开源的双语预训练语言模型，即英语和中文的1300亿参数模型。这项工作旨在挑战GPT-3（davinci）这样的大规模模型，同时公开分享如何成功地训练如此庞大的模型，以供学术界和工业界共同研究和学习。 在开发过程中，研究人员遇到了许多技术性和工程性的挑战，特别集中在损失波动（loss spikes）和模型收敛问题上。他们细致地探讨了GLM-130B的训练过程，包括设计决策、针对效率和稳定性制定的训练策略，以及在处理大规模模型训练时所面临的工程挑战。例如，他们可能采用了创新的架构优化、数据增强方法以及分布式训练技术来应对这些挑战。 值得注意的是，尽管GLM-130B的目标是在保持模型规模的同时达到至少与GPT-3 175B（davinci）相当的性能，实验结果显示，GLM-130B在多个流行的英语基准测试中显示出了显著优于GPT-3的表现。然而，这并不意味着在中文任务上也具有同等优势，因为文中提到了性能优势在OPT-175B（可能是另一种多语言或特定领域的大规模模型）上并未体现。 该研究不仅提供了对大模型训练的深度洞察，还展示了开放源代码在推动技术创新中的重要作用，使得其他研究者能够复现成果并在此基础上进行改进。通过GLM-130B，我们看到了跨语言预训练模型的巨大潜力，以及如何在保持高性能的同时，促进跨文化交流和知识共享。未来的研究可能会关注如何进一步优化双语或多语种模型，以适应全球日益增长的语言需求。