GPT-2是一种自回归语言模型,它根据已有文本来预测下一个单词。通过重复这个过程,GPT-2可以生成连贯的文本序列。自回归语言模型的一个关键优势是它们能够捕捉长距离的语义关联,从而生成更自然和有趣的文本。 4.GPT-2模型的应用场景 GPT-2在多种应用场景中表现出色,包括文本生成、机器翻译、摘要生成、问答系统和对话...
GPT-2在GPT-1的基础上,提出了新的发展思路来解决这个问题。 3.GPT-2的解决思路 简单来说,GPT-2的思路就是充分相信语言模型,不再对下游任务进行fintuning或者增加任务头了,就用预训练的语言模型来解决所有任务,直接做zero-shot的任务。 具体来说,就是上高质量的大数据,堆叠更多的参数,不同任务改造成生成任务。
GPT-1 非常大的transformer模型 GPT-2 非常非常大的transformer模型,划重点(zero-shot)GPT-3超级无敌大...
今天,我们开始逐步为 ChatGPT 用户启用我们早期合作者的现有插件,从 ChatGPT Plus 用户开始。另外,我们也开始允许开发人员为 ChatGPT 创建自己的插件。 在未来几个月,随着我们从部署中学习并继续改进我们的安全系统,我们将对这个协议进行迭...
GPT-1(Generative Pre-trained Transformer 1)是OpenAI于2018年发布的第一个GPT模型。基于Transformer架构,GPT-1采用了自监督学习的训练方法,通过预测句子中的下一个词来学习和优化自己的语言表示能力。尽管GPT-1在当时的自然语言处理任务中表现优秀,但它的参数规模相对较小,对复杂任务的处理能力有限。二、GPT-2...
2.大语言模型中的知识提取 3.通用领域的AI大模型 最近,人工智能再一次被人们推上了风口浪尖。究其原因就在于以ChatGPT为代表的AI大模型展示出了令人惊艳的表现,仿佛通用人工智能在一夜之间就已经来到了我们的身边。本质上讲,ChatGPT无论在架构还是在方...
我们首先来回顾一下 GPT1、GPT2。 GPT1 的 paper名字叫做,Improving Language Understanding by Generative Pre-Training,通过生成式预训练提升模型对语言的理解能力,这就是我们前面讲过的东西。但是,它还没达到很好的效果。我们想在 decoder-only 的模型里学到‘用语言呈现的世界知识’的'深层表示',初步证明这个方...
总的来说,LLMs可以理解为成规模的语言模型。从历史的角度来看,前面说的BERT和GPT并没有达到足够大的规模。直到GPT-2、GPT-3出现了,它们才达到了较大的量级。大家发现语言模型爆炸式增长,从一个细胞长成一个脑子,这种程度上的增长才带来了LLMs。所以我们一般理解LLMs,这个语言模型规模大到了至少到GPT-1或2阶段...
2.2 GPT 式语言模型:仅解码器 尽管语言模型的架构通常与具体任务无关,但这些方法需要基于具体下游任务的数据集进行微调。研究者发现扩增语言模型的规模就能显著提升其在少样本或零样本时的表现。在提升少样本和零样本时的表现方面,最成功的模型是自回归语言模型,它的训练方式是根据给定序列中前面的词来生成下一个词。
GPT2是统一建模的开端,开启了无fine-tune模式,也就是主推由通用语言模型来完成各种任务,而不是一个任务fine-tune一个模型。 GPT3大力出奇迹,将世界知识与语言逻辑注入模型,使语言模型展示出了惊人的效果与潜力。 基于GPT3的codex通过使用代码对模型进行训练,显著增强了模型的逻辑思维能力。