对于每项任务,我们在 3 种条件下评估 GPT-3:(a) “few-shot learning”,或 in-context learning ,我们允许足够多(通常为 10 到 100个)的示例作为模型的上下文窗口,( b) “one-shot learning”,我们只允许一个示例,以及 (c) “zero-shot learning”,只给模型一个自然语言指令。 GPT-3 原则上也可以用传...
作为一个深耕 NLP 企业服务的团队，循环智能看到了 GPT-3 等大规模预训练模型的潜力，但也看到了它们在落地过程中的局限。「盘古」模型正是为了克服这些局限而生。在最近的一次访谈中，循环智能 NLP Moonshot 团队向机器之心介绍了这个项目的初衷、挑战和具体的解决方案。GPT-3 很强，但到了业界不好用 GPT-3 ...
其中CDial-GPT 是清华大学对话交互式人工智能(CoAI)实验室 2020 年提出的中文对话预训练模型。用于衡量多样性的 Dist-n 指标的两个数字分别是所有不重复的 N-Gram 的数量及占所有 N-Gram 的比例。可以看到,在无监督的设定下,清源 CPM 具有更好的泛化性,在有监督设定下,清源 CPM 能达到比 CDial-GPT 更优的...
要实现这一点,据团队介绍,这一模型是达摩院此前提出的两种自研模型——NLU语言模型StructBERT、NLG语言模型PALM的融合。 此外,跟GPT-3的单向建模方式不同的是,它采用了编码器-解码器(encoder-decoder)的双向建模方式。 具体来说,整个训练过程分为两个阶段。 第一阶段,以达摩院自研的语言理解模型——StructBERT作为...
“与英文相比，中文版 GPT-3 的诞生将经历一个从零到一的过程，可以借鉴英文 GPT-3 技术迭代的相关经验。”李志飞对品玩表示。GPT-3 的技术迭代之路，是一个不断增大训练数据量和模型参数规模的过程。本质上，GPT-3 是一个大规模预训练 NLP（自然语言处理） 模型。大规模预训练是指，先用大量没有标注的语料...
看上去,构建中文 GPT-3 是一件很费劲的事情,但这项工作带来的回报也非常可观。李志飞对品玩表示,GPT-3 展现出的通用能力,可以将其视为下一代搜索引擎和 AI 助理,所以这项技术本身的商业应用场景可以很广阔。 其次,构建 GPT 模型的过程中,将涉及到超算中心和AI算法平台的建设,这些算力和算法平台可以为企业、科...
这是最新发布的全球最大规模中文预训练模型“中文版GPT-3”——PLUG的力作。 270亿的参数规模,跟GPT-3一样是“万能写作神器”。 出于好奇,我第一时间就去上手试了试,没想到只是输入了四个字。 泛起笑意, 就给出了如此结果。 这个PLUG,有点意思啊~ ...
传统预训练模型往往需要经过有监督训练数据微调 (Fine-tuning),才能解决各种自然语言处理任务。而第一版 CPM 中文语言模型与 GPT-3 等预训练模型类似,仅需要通过少次、单次学习甚至零次学习,就能完成不同自然语言处理任务,具备一定的常识和认知的泛化能力。CPM 模型从大规模的中文语料库中学习了通用的语言模式,有望...
中文预训练语言模型,参数量也上了千亿,还是为业界定制的。 如果你是一位 NLP 从业者,你可能发现,最近的中文 NLP 社区有点热闹:「中文版 T5」、「中文版 GPT-3」以及各种大规模中文版预训练模型陆续问世,似乎要带领中文 NLP 社区跑步进入「练大模型」时代。
GPT-3是一种基于深度学习的自然语言处理模型，具有强大的文章生成能力。以下是使用GPT-3实现文章生成器的一般流程：连接到GPT-3 API 要使用GPT-3生成文章，首先需要连接到GPT-3 API。您可以在OpenAI官网上申请API密钥，并使用该密钥连接到API。配置GPT-3 在使用GPT-3生成文章之前，需要对GPT-3进行一些配置。您...