GLM框架是一种新型的通用预训练语言模型，结合了自编码和自回归的优点，为自然语言处理（NLP）任务提供了高效解决方案。其通过随机MASK输入中连续跨度的token，使用自回归空白填充的方法，重构这些跨度内容。GLM框架采用二维位置编码技术，更好地表示跨间和跨内信息，使其在文本生成与自然语言理解任务中展现出卓越性能。随着预训练方法和架构设计的不断优化，GLM在未来的NLP领域中有广阔的应用前景。