所以,OpenAI 接着又有一篇重磅论文Training language models to follow instructions with human feedback,它在 OpenAI 的官网上,是另一个名字Aligning language models to follow instructions。 顾名思义,就是要通过一些‘问题-回答’对的训练数据,让模型能在收到“给我写一段简介”这样的指令性的输入的时候,真地...
所以,OpenAI 接着又有一篇重磅论文Training language models to follow instructions with human feedback,它在 OpenAI 的官网上,是另一个名字Aligning language models to follow instructions。 顾名思义,就是要通过一些‘问题-回答’对的训练数据,让模型能在收到“给我写一段简介”这样的指令性...
5、A Survey of Large Language Models
比如,ChatGPT能通过和用户对话而自动学习知识,还能够在一定的引导下完成较为复杂的推理能力。关键是,所有这些新能力,都并不是该模型训练学习的目标,它是随着参数量规模的增大,而自发产生的——研究者把这样的现象,称之为“涌现”(Emergence)。 对于复...
Roughly: Is this sequence of words a “good” one in my language? 语言模型就是告诉我们一句话是不是人话。语言模型的学习有一个特点,就是它本质上不需要标注数据。只要有大量的文本即可。所谓学习目标都是自行合理构造的。 语言模型的分类 技术原理 Statistical Language Models: These models use traditional...
论文链接:《Evaluating Large Language Models Trained on Code》 动机 GPT-3论文里提到,GPT可以微调但放在未来搞,Codex就是微调工作之一。任务是GPT模型在代码生成方向做微调的探索,算是一个应用方向的论文。 方案简述 具体地,Codex是利用代码注释生成代码。训练数据从github上获取,主要为python语言。为了验证模型效果,...
Language Models are Unsupervised Multitask Learners 论文链接: https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-models.pdf 1.2.1 动机 GPT-1 之后不久,BERT 出现,刷榜各种任务。GPT-1 尝试增加模型大小,但在预训练+微调的训练框架下,仍打不过同参数大小的 BERT;但研究还得继续,尝试换个...
GPT3 的 paper名字叫做,Language Models are Few-Shot Learners。意思就是,在 GPT2 的思路的指导下,我们通过把参数增加到 1750 亿,真地学到了‘世界知识’!学到了这些潜在的‘表示/特征’之后,我们只需要再让模型学一个任务的少量几个 case,模型就能学进一步学到我们给的几个 case 里的潜在的'特征',即这几...
论文链接:《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》 动机 GPT-1之后不久,BERT出现,刷榜各种任务。GPT-1尝试增加模型大小,但在预训练+微调的训练框架下,仍打不过同参数大小的BERT;但研究还得继续,尝试换个打法,以Zero-Shot作为卖点,效果不错。
[3] LaMDA: Language Models for Dialog Applications, Arxiv 2022.10 [4] Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback,Arxiv 2022.12 [5] https://scale.com/blog/chatgpt-vs-claude#Calculation [6] 国联证劵:《ChatGPT 风口已至,商业化落地加速》 ...