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其实从GPT-3出现之前，早在2018年3.4亿参数的Bert模型在当时已经算是巨无霸级别的存在，只是没有想到短短2年内，模型参数就提高到了GPT-3的1750亿。3.4亿参数的Bert将SQuAD 1.1的F1得分提高到93.16分，超过人类的表现，并用屠榜的成绩赢得了多项NLP测试。但直到GPT-3的出现，NLP模型才可以更好地完成NLG任...
其实从GPT-3出现之前,早在2018年3.4亿参数的Bert模型在当时已经算是巨无霸级别的存在,只是没有想到短短2年内,模型参数就提高到了GPT-3的1750亿。3.4亿参数的Bert将SQuAD 1.1的F1得分提高到93.16分,超过人类的表现,并用屠榜的成绩赢得了多项NLP测试。但直到GPT-3的出现,NLP模型才可以更好地完成NLG任务,并且对Fe...
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3.4亿参数的Bert将SQuAD 1.1的F1得分提高到93.16分,超过人类的表现,并用屠榜的成绩赢得了多项NLP测试。但直到GPT-3的出现,NLP模型才可以更好地完成NLG任务,并且对Few-shots的运用更加娴熟。 大模型还展示出了强大的泛化能力,GPT-3的API接口让下游的应用公司可以不需要迁移学习就直接将AI能力应用到自己的任务中,...
第二步中,首先加载 SQuAD 数据集。该数据集是一个 JSON 文件,因此我们可以使用 JSON 模块的 load 函数来加载数据。 withopen('train-v1.1.json','r')asfile: squad_data= json.load(file) 数据集加载完成后,需要预处理数据。我们将使用 NLTK 的 word_tokenize 函数对每个段落进行分词。也就是说,使用这个函...
采用上述方案,BERT在SQuAD v1.1数据集上的实验结果如图10所示。而对于包含没有答案样本的数据集SQuAD v2.0,论文中提到,其在上述模型结构的基础上进行扩展,认为没有答案的样本其开头和结尾在特殊词元“[CLS]”,相应得分 s_{\text{null}}=S \cdot C + E \cdot C ,而答案的开头和结尾分别在 i 和j 需满足...
3.4亿参数的Bert将SQuAD 1.1的F1得分提高到93.16分,超过人类的表现,并用屠榜的成绩赢得了多项NLP测试。但直到GPT-3的出现,NLP模型才可以更好地完成NLG任务,并且对Few-shots的运用更加娴熟。 大模型还展示出了强大的泛化能力,GPT-3的API接口让下游的应用公司可以不需要迁移学习就直接将AI能力应用到自己的任务中,...
典型的开卷QA数据集(例如自然问题[Natural Questions,319]、OpenBookQA[331]和SQuAD[334])与闭卷QA数据集有重叠,但它们包含外部数据源,例如维基百科。准确度和F1分数是开卷QA任务中广泛使用的评估指标。为了从外部资源中选择相关知识,LLM通常与文本检索器(甚至搜索引擎)配对,该检索器独立或与LLM联合训练[72, 383,...
RAG 使语言模型能够扩展到其参数知识之外的大量文本集合。SQuAD 和 HotPotQA 分别专注于单文档和多文档源的问答,密集表检索(DTR)模型将 RAG 扩展到表格数据。与先前的 RAG 工作不同,TAG 模型在查询执行步骤中利用语言模型能力,并允许数据库管理系统进行大规模数据的精确计算,从而涵盖了更广泛的用户查询领域。