这个模型效果一般,但是它开源了 52k 条挺有价值的指令微调训练数据,它是用了一个用 ChatGPT 作为老师来生成更多训练数据的方法(paper 的名字是:SELF-INSTRUCT: Aligning Language Model with Self Generated Instructions)来训练的模型。同时,alpaca 是一个 LoRA 方法下的模型。self-instruct 这个...
GPT-1 论文链接:《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》 动机 任务目标和BERT一致(但在BERT之前),希望通过大规模无标注数据进行预训练,下游任务微调的方式解决经典NLP任务,缓解有监督任务数据收集成本高的问题。GPT-1虽然不是第一个使用预训练-微调架构的工作,但也是使用Transformer-Decoder做相...
ChatGPT背后的语言模型有三个关键词：Pre-trained，Large，Language Model。三个词合起来就是Pre-trained...
Jurassic-1 是以色列的 AI 公司 AI21 Labs 发布的一对自回归语言模型，由 178B 参数模型 J1-Jumbo 和 7B 参数模型 J1-Large 组成，大致对应 GPT-3 175B 和 GPT-3 6.7B 两个模型。该模型主要对标 GPT-3，在数据补全、零样本学习和少样本学习方面对模型进行了评估，Jurassic-1 模型可以预测来自比 GPT-3 ...
这个模型效果一般,但是它开源了 52k 条挺有价值的指令微调训练数据,它是用了一个用 ChatGPT 作为老师来生成更多训练数据的方法(paper 的名字是:SELF-INSTRUCT: Aligning Language Model with Self Generated Instructions)来训练的模型。同时,alpaca 是一个 LoRA 方法下的模型。self-instruct 这个思路,非常有趣,其实...
导读:ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型(LLM,Large Language Model)效果能好成这样;惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念,距离世界最先进的想法,差得有点远。我属于既惊喜又惊醒的那一批,也是典型的中国人,中国人善于自我反思,...
例如,GPT-3可以通过上下文学习(in-context learning)解决few-shot任务(上下文学习和few-shot在21.3节会介绍,这里不展开),而GPT-2则不能很好地解决。因此,学术界为这些大型PLM创造了大型语言模型(LLM,LargeLanguageModels,简称大模型)这个新词,来特指这类模型。LLM吸引了越来越多人的关注,LLM的一个最著名的应用是...
ChatGPT是一个大语言模型（Large Language Model）。一般来说，语言模型有两种，分别是next token prediction和masked language modeling。Next token prediction指单向推导，即知道最前面的话，一步步推导出后面的话，每次推导时都找最有道理的一个字，从而递归串出一整句话。另一种则是先确定开头结尾的内容，据此去...
ChatGPT所带来的AI变革风暴，依然在持续发酵。短短几个月的时间里，ChatGPT的“进化速度”超出我们的想象。就在昨天，Open AI重磅发布了GPT-4 模型，升级了多模态能力——从上一版本的只支持文本输入快速迭代为可接受图像输入并理解图像内容。也就是说，人们只需要上传一张简单的图片，ChatGPT就能快速对其进行识别...
第四阶段是大预言模型(Large Language Model),你可以将现在的 LLM 理解为一个训练数据特别大的 PLM,比如 GPT-2 只有 1.5B 参数,GPT-3 则到了惊人 175B,尽管 LLM 只是拓展了模型的大小,但这些大尺寸的预训练语言模型表现出了与较小的预训练语言模型不同的行为,并且在解决一些复杂任务上展现了惊人的能力(俗称...