GLaM
基础大模型Generalist Language Model
模型参数（Parameters）
12000.0
最高上下文长度（Context Length）
2K
是否支持中文
不支持
推理能力（Reasoning）
模型基本信息
是否支持推理过程
不支持
最高上下文输入长度
2K tokens
最长输出结果
暂无数据
模型类型
基础大模型
发布时间
2021-12-13
模型预文件大小
暂无数据
开源和体验地址
代码开源状态
预训练权重开源
-
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
在线体验
暂无在线体验地址
官方介绍与博客
API接口信息
接口速度（满分5分）
暂无数据
接口价格
暂无公开的 API 定价信息。
GLaM模型在各大评测榜单的评分
当前尚无可展示的评测数据。
发布机构
Google Research
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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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