下游任务的微调:GPT的一个关键贡献是它能够在不需要特定任务架构的情况下针对特定下游任务进行微调。只需添加一个分类头或修改输入格式,GPT就可以适应诸如情感分析、机器翻译和问答等任务。 GPT-2 (2019)在原版GPT的成功基础上,OpenAI发布了GPT-2,这是一个参数量达15亿的更大模型。GPT-2展示了令人印象深刻的零样...
这里细微的区别就是,普通有分类头的监督学习的模型,输入的是已知的图片,不用再输入标签,自行分类,其实标签是已经在了,这是全包围的。CLIP输入的可以是外来没有训练过的图片,输入这个图片对应的文字到文字库里面,然后也可以正确分类。 为了训练CLIP,OpenAI从互联网收集了共4个亿的文本-图像对,论文称之为WebImageTex...
大型模型的分类：1.语言模型：● PT（生成预训练）模型：如GPT-3，是一类基于Transformer架构的语言生成...
基于Transfomer的早期PLMs分类:在早期流行的基于Transformer的预训练语言模型(PLMs)中,根据它们的神经架构,我们可以将它们分为三个主要类别:仅编码器、仅解码器和编码器-解码器模型。 仅编码器PLMs 仅编码器模型只包含一个编码器网络。这类模型最初是为了语言理解任务而开发的,比如文本分类,模型需要对输入的文本预测一...
添加分类头 在本节中,我们将修改预训练的大语言模型,为分类微调做好准备。具体来说,我们将原始输出层(将隐藏表示映射到包含 50,257 个唯一 token 的词汇表)替换为一个较小的输出层,该输出层将隐藏表示映射到两个类别:0(“非垃圾邮件”)和 1(“垃圾邮件”),如图 4 所示。
现在给模型分类“一部花了我一生三个小时的无聊电影”,它会将情绪分类为“负面”。 情境学习。图源:superannotate.com 大语言模型的表现很大程度上取决于其规模。较大的模型更擅长通过零样本推理处理各种任务,即使是那些没有明确训练过的任务。然而,较小的模型擅长执行与其训练类似的任务。因此,找到完美的平衡通常需要...
分类头(Classifier Head): 对编码器的输出进行平均池化,并通过全连接层进行二分类。 5.2.2 位置编码实现 import math import torch import torch.nn as nn class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, d_model, max_len=5000): super().__init__() pe = torch.zeros(max_len, d_model...
InfoQ 研究中心的报告显示,就中文知识这一类题目而言,国内模型表现明显优于国际模型。在十个模型中知识得分最高的为文心一言,得分 73.33%,得分第二的为 ChatGPT,得分为 72.67%。除 IT 知识问答题目外,其他八个题目分类中国内的大模型产品在中文知识环境中会的问答表现整体接近或优于国际大模型产品。
随着中国推动人工智能技术研究及其在政务领域的应用,大语言模型在政务领域发挥了巨大的作用,包括政务文本分类、政务问答、政务命名实体识别、舆情风险识别和政务关系抽取,但同时政务大语言模型研究仍处在探索阶段,存在许多需要解决的问题,即数据多模态化、正确面对“模型即服务”趋势、注重数据高安全性、明确责任边界 [6]...