GPT-3 具有175B可训练参数,对于所有下游任务,无需任何梯度更新或微调。其 few-shot 通过与模型的文本交互来完成。下图展示了使用 LM 执行任务的四种方法:Fine-tuning是传统方法,而我们在本文中研究的Zero-shot、One-shot和Few-shot要求模型在测试时仅通过前向传递来执行任务。
BERT证明,您可以在未标记的数据上建立非常好的语言模型,比如从Wikipedia和Reddit中提取的文本,并且这些大型的“基础”模型可以与特定领域的数据相适应,适用于许多不同的用例。最近,OpenAI创建的模型GPT-3生成真实文本的能力让人们大吃一惊。谷歌搜索去年推出的Meena是一个基于变形金刚的聊天机器人(akhem,对话代理)...
BERT和GPT3结合模板设计,释放语言模型潜能 【摘要】 Pattern-Exploiting Training(PET)的方法通过人工构建的模版与BERT的MLM模型结合,能够起到非常好的零样本、小样本乃至半监督学习效果。《GPT Understands, Too》提出了名为P-tuning的方法,成功地实现了模版的自动构建,通过模版从语言模型中抽取知识,完成零样本、小样本...
首先,ChatGPT是专门设计用于生成对话的模型,因此在处理对话时可能会比BERT更加适合。它在理解和生成自然语言方面有着很好的表现,尤其是在生成连贯的对话回复时,具有一定的优势。 另外,与GPT-3相比,ChatGPT可能在特定对话场景下更容易控制,因为GPT-3是一个非常大的模型,可能会产生不可预测的结果。ChatGPT相对来说规...
编码器-解码器体系结构由两个部分组成,编码器和解码器,就像这样:简要的说,编码器的作用是将输入数据...
最近,在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。就此,我将最近看的一些相关论文进行总结,选取了几个代表性模型(包括ELMo [1],OpenAI GPT [2]和BERT [3])和大家一起学习分享。
近年来,预训练的语言模型,如 BERT 和 GPT-3,在自然语言处理 (NLP) 中得到了广泛应用。通过对大量文本进行训练,语言模型获得了关于世界的广泛知识,在各种 NLP 基准测试中取得了强劲的表现。 然而,这些模型通常是不... 网页链接
《解析Tansformer—理解GPT-3, BERT和T5背后的模型(附链接)》实际上,在这个模型面前所有东西都是钉子,这就是Transformer模型。Transformer模型可以用来翻译文本、写诗、写文章,甚至生成计算机代码。Transformer是一种神经网络结构。O网页链接
乱序拆解(右): P(T_1T_2T_3)=P(T_2|T_1T_3)P(T_1|T_3)P(T_3),( T_3 \rightarrow T_2 \rightarrow T_1 ) 正是因为这种“打乱”(permutation)的机制,模型既可以保留AR的优点,规避AE的缺点(独立性假设;引入[MASK]),又可以保留AE的优点: 使得每个位置的token可以获取到双边的信息(因为序列被...
以下文章来源于数据派 THU ,作者 Dale Markowitz 大数据文摘授权转载自数据派 THU 作者:Dale Markowitz 翻译:王可汗 校对:和中华 你知道这句话吗,当你有一把锤子的时候,所有东西看起来都像钉子 ? 在机器学习中,我们似乎真的发现了一种神奇的锤子。实际上,在这个模型面前所有东西都是钉子,这就是 Transformer 模型...