1 样本效率问题,这个是GPT系列论文一直强调的问题,要获得一个人类简单技能,需要非常大规模的样本 2 codex的效果会随着docstring的长度增加呈指数下降 3 codex有可能生成一些看似正确实则存在问题的代码,对于新手程序员并不友好,正常投入生产中,需要一个有经验的人进行code review 4 codex目前还没有能力判断是否可以完成...
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。...
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...
至此,我便大略地总结了GPT系列的三篇论文所提出的创新点和概念。从一开始的大模型预训练的引导者,到后面转为在无适配的FEW-SHOT泛化能力方向的引导者。我认为这系列的文章除了我们常调侃的大力出奇迹之外,也有极大的开创性和贡献。如果该文章有不足或没有提到的,欢迎讨论和补充。 下期我们会对比几篇BERT系列论文的...
在InstructGPT论文中,GPT指的是一种用于自然语言处理的预训练模型。 Transformer:一种深度学习模型,具有自注意力机制和多层叠加结构,被广泛用于自然语言处理任务。InstructGPT论文中的Transformer指的是GPT系列模型所采用的架构。 pre-training:预训练,指在模型应用之前对大规模无监督数据进行训练。InstructGPT论文中的预...
GPT1 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。
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...
可以说没有文本生成大模型,就没有ChatGPT。 计算机要实现自然语言处理,主要有两方面的工作:自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)和自然语言生成(Natural Language Generation,NLG),而“文本生成”是其中重要的一个分支。它是自然语言处理中一个重要的研究领域,具有广阔的应用前景。
未来新闻工作者作为提示工程师的角色,借助生成式AI等技术革新传统新闻生产、新闻分发模式。以ChatGPT等为代表的生成式AI整合信息检索、聊天对话和内容生成等能力,新闻工作者可以借助生成式AI获取采访对象信息、了解采访背景、撰写采访提纲、生成或润色新...