GPT-2的核心思想是,任何一个有监督NLP任务,都可以看成是语言模型的一个子集,只要预训练语言模型的容量足够大,理论上就能解决任何NLP任务。任何NLP任务都可以表示成p(output | input, task)的形式,语言模型就是无监督的多任务学习。因此GPT-2的核心就是提升模型的容量和数据多样性,让语言模型能够达到解决任何任务的程度。在随后的
可谓是通过一个预训练任务,便实现了预训练模型三个结构的统一。那么接下来我们编队GLM进行详细介绍。 先导知识 BERT GPT BART XLNet UniLM SpanBERT 1. 介绍 目前的预训练语言模型分为三类,分别是(1)encoder-only架构,其中代表模型是BERT[2];(2)decoder-only架构,其中代表模型是GPT[3];(3)seq-to-seq架构,...
大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行“写作”,除此以外,GPT-3 的论文发现...
总的来说,自监督训练是一种很有前途的方法,可以帮助模型从大量的未标记数据中自动学习到有意义的信息,从而提高它们的性能和泛化能力。 ChatGPT 本质上是一种预训练模型,它具有巨大的潜力和广泛的应用。通过利用大规模的语料库进行自监督预训练,能够生成自然流畅的语言,与我们进行智能对话。这不仅为人们提供了便捷的...
一、大型语言模型的训练难题与传统解决方案 想象一下，你是一位教育者，面对一个有着数千名学生的超大班级。每个学生（就像模型中的参数）都有着不同的学习速度和能力。如何高效地教授这样一个庞大且差异巨大的班级？这就是大语言模型（LLM）训练面临的核心挑战。目前的大语言模型往往包含数十亿甚至数千亿个参数，...
“预训练”语言模型，即通过“生成式预训练转化”（Generative Pre-Training Transformer，GPT）开展深度学习的一种语言模型。“预训练”语言模型为人工智能使用自然语言与大众交流提供了高效、便利的渠道，其代表产品为OpenAI公司的ChatGPT，其他公司也纷纷推出了自己的产品。ChatGPT展现了强大的语言运用能力，并由此延伸出...
预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一、预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二、语言模型 2.1 统计语言模型 2.2 神经网络语言模型 三、词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四、Word2Vec 模型 五、自然语言处理的预训练模型 六、RNN 和...
●Claude是Anthropic发布的一款超大规模预训练的语言模型。 ●2023年3月15日,Anthropic发布了一款类似ChatGPT的产品Claude,只对企业开放试用,支持在Slack平台上使用。 ●2023年7月11日,Anthropic宣布独立发布Claude 2。升级之后,Claude 2的处理能力提升到了100K个Token,这意味着它可以处理数百页的技术文档,甚至是整本书...
同时文章还在实体分类上对KLMo中实体和关系知识进行了消融实验,结果如下可以看出通过预训练,知识信息已经被融入KLMo中。 2 论文动机 本文基于检索型预训练语言模型,通过从外部知识语料集检索知识来增强语言模型,然而以前都是从文本语料集中检索知识,只能覆盖有限的世界知识而忽略了结构化知识,并且知识在文本中的表达没有...
从以下5个部分通过QA的方式进行总结:Transformer架构、Transformer-Encoder预训练语言模型、Transformer-Decoder预训练语言模型、Transformer预训练语言模型、领域语言模型。 Transformer架构 Q:为什么存在Positional Embedding?在该结构中以何种形式表示? A:Attention机制与CNN结构一样,无法表示文本的时序型,因此相比于LSTM结构,在...