GL
模型参数
1.2万亿
上下文长度
2K
多语言支持
暂无数据
推理能力
暂无数据
Generalist Language Model 是由 Google Research 发布的 AI 模型，发布时间为 2021-12-13，定位为 基础大模型，参数规模约为 1.2万亿，上下文长度为 2K。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
GLaM
模型基本信息
推理过程
暂无数据
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
2K tokens
最大输出长度
暂无数据
模型类型
基础大模型
输入/输出模态
暂无数据
发布时间
2021-12-13
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
1.2万亿 / 不适用
知识截止
暂无数据
GLaM
开源和体验地址
代码开源状态
暂无数据
预训练权重开源
暂无数据
GitHub 源码
暂无
Hugging Face
暂无
在线体验
暂无
GLaM
官方介绍与博客
DataLearnerAI博客
暂无
GLaM
API接口信息
接口速度
暂无数据
暂无公开的 API 定价信息。
GLaM
发布机构
Google Research
查看发布机构详情 Generalist Language Model
模型解读
GLaM（Generative Language Modeling）是一种基于神经网络的语言生成模型。与传统的基于规则或模板的自然语言生成方法不同，GLaM使用神经网络来自动地学习语言结构和语义，从而生成自然流畅的文本。
GLaM使用了一种基于循环神经网络（RNN）和LSTM（长短时记忆网络）的架构，通过在大量语料库上训练，学习到了自然语言的语法和语义。它还使用了一种基于注意力机制的方法，使其能够更好地理解上下文，并生成更准确、更连贯的文本。
与其他语言生成模型不同，GLaM还具有可控制的生成能力。它可以通过调整模型的参数来控制生成文本的特定方面，如风格、语气和内容等。这使得GLaM非常适合于需要定制化的自然语言生成应用，如广告文案、新闻摘要和推荐系统等。
总的来说，GLaM是一种高效、灵活和可定制的语言生成模型，可用于各种自然语言生成任务。
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