在《BERT 论文精读》中有说到:“BERT 是第一个使用预训练与微调范式,在一系列 NLP 任务(包括句子层面和词元层面)都达到 SOTA 的模型。”这句话的关键在于“都”字,因为实际上,GPT 更早地使用了预训练与微调的范式,只不过当时并没有在 12 个任务上全都达到最佳,而是在 9 个任务上超越了当时的 SOTA。 GPT...
1️⃣ GPT-1:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 通过生成式预训练提升语言理解能力,引领AI语言模型的新篇章。2️⃣ GPT-2:Language Models are Unsupervised Multitask Learners GPT-2展示语言模型如何无监督地执行多项任务,开启AI多任务学习的新纪元。3️⃣ GPT-3:Language Models...
在学术界,Open AI 的GPT系列的工作当初没有Google的Transformer和BERT出名(当然现在可太出圈了 主要可能是因为GPT后续所训练的模型太大,大家都跑不了这么大的模型,当然当时BERT的效果更好 出于对GPT系列的好奇快速过了一遍GPT系列的论文,整理挺累的,点个赞呗{{{(>v<)}}}~ GPT1原文:Improving Language ...
注意有别于基础transformer用的三角函数来做位置嵌入，该论文用的是可学习的位置矩阵来表征位置信息。在实际应用中，这两种方式似乎效果差别不大。特斯拉AI总监Karpathy写过一个开源的minGPT代码，仅仅用了300行便实现了GPT的核心架构。代码十分精简易读，我强烈推荐所有人去看一看以加深理解。至此，第一阶段讲解完成。...
其中,OpenAI开发的GPT系列模型在自然语言生成、理解和对话等方面都取得了令人瞩目的成绩。在GPT系列中,InstructGPT凭借其更加清晰、明确的训练目标和更加优秀的性能,成为了该领域的焦点。本文将对InstructGPT论文进行详细解读,带您领略该模型的魅力。 重点词汇或短语: instruct:指导、教授。在InstructGPT论文中,该词强调...
论文:《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》 一、背景 在GPT-1诞生之前,传统NLP模型仍然使用大量数据对模型进行有监督学习。这种有监督学习任务存在明显缺点: 1、需要大量人工标注数据,耗时且昂贵。 2、泛化性和可迁移性差。 这篇论文提出一种两阶段的半监督训练方法,具体是通过大规模未标注...
GPT系列模型在自然语言处理领域被广泛应用，展现出强大的生成和理解能力，成为当前领域最流行、商业化效果最好的大模型之一。它们的论文对NLP领域产生了重大影响，GPT首次引入预训练-微调模型至NLP领域，并提出多种前瞻性训练方法，后来的BERT等重要NLP论文均受其启发。前言中提到，BERT的出现，通过与GPT相似...
本次关于使用NewBing阅读论文的分析一波三折,一开始用侧边栏没有权限访问链接,不知道是设置的问题还是版本自身的问题,Discover功能并没有我想象的那么好用。还是使用主页的聊天入口好一些。本次小结如下: 直接给它论文的下载地址分析的最准确;本地的文章它是没有访问权限的;直接文本复制有字数限制(2000);如果给它文...
知识图谱结合Bert/GPT系列论文笔记 技术标签:知识图谱深度学习自然语言处理 查看原文 ERNIE-Enhanced Language Representation with Informative Entities 阅读笔记 ,以期能够将实体与知识进行融合,提高NLU效果 该模型的架构如下图所示: 可以看到,该模型在T-Encoder上和bert是一样的,但是K-Encoder上,ERNIE不仅包含原始的...