GPT1 预训练+微调,创新点在于Task-specific input transformations。 GPT2 15亿参数 预训练+Prompt+Predict,创新点在于Zero-shot Zero-shot新颖度拉满,但模型性能拉胯 GPT3 1750亿参数 预训练+Prompt+Predict,创新点在于in-context learning 开创性提出in-context learning概念,是Prompting祖师爷(ICL)是Prompting范式发...
在没有见过数据的zero-shot任务中,GPT-1的模型要比基于LSTM的模型稳定,且随着训练次数的增加,GPT-1的性能也逐渐提升,表明GPT-1有非常强的泛化能力,能够用到和有监督任务无关的其它NLP任务中。GPT-1证明了transformer对学习词向量的强大能力,在GPT-1得到的词向量基础上进行下游任务的学习,能够让下游任务取得更好的...
下图所示为GPT-2在不同任务上进行预测时采用的Prompt: 图来自李宏毅老师机器学习课件 GPT-3 (生于2020年) GPT-3结构和GPT-2一样,但是数据约为GPT-2的1000倍,模型参数约为GPT-2的100倍,暴力出奇迹,使得效果很惊艳。 GPT-3不再追求极致的zero-shot学习,即不给你任何样例去学习,而是利用少量样本去学习。因为...
GPT-1 使用 Transformer 的解码器进行特征提取。解码器使用 Masked Self-attention,由于掩码作用,GPT是一个单向模型,它只能依赖已生成的上文来预测下一个词。 🔨 Hyper-parameter# GPT1(Totalparameters:About100M)---Tokenizer:Bytepairencoding(BPE)Positional encoder:LearnedpositionembeddingsTransformer block:Decoder...
GPT-2在GPT-1的基础上进行了改进,没有对原有网络进行过多的结构创新与设计,只是使用了更多的网络参数和更大的数据集。最大模型共有48层,参数量达15亿。通过无监督预训练模型进行有监督任务,GPT-2在理解能力、阅读摘要、聊天、续写、编故事等方面表现出色,甚至能够生成假新闻、钓鱼邮件或在网上进行角色扮演。
一、GPT-1 GPT-1的缺点是遇到长文本时,由于多次结合输入信息产生的错误会在文本后部聚集,导致生成的文本质量下降。同时,GPT-1在生成器和判别器之间的迭代次数较少,因此需要更多的fine-tuning来完成复杂的任务。 GPT-2的最大特点是其语言生成的能力。与GPT-1相比,它可以生成更多样化和连贯的语言,从而使生成的文本...
GPT1:Imporoving Language Understanding By Generative Pre-training ---强调预训练 GPT2:Lanuage Models Are Unsupervised Multitask Learners ---强调Unsupervised Multitask就是说下游任务fintune的时候不用重新调整模型结构了 GPT3:Language Models Are Few-shot Learners --...
除了无标注文本和自监督学习外,GPT 还有一个创新,这个创新是贯穿了整个 GTP-1-2-3,也是 GPT 和 BERT 的一大区别:GPT 模型既使用了前馈神经网络,又使用了自回归模型,两种模型都…
GPT-1的训练分为两步：首先在大规模文本数据上学习高容量的语言模型，然后在标注数据上进行微调。这一过程基于无监督预训练和有监督微调，通过优化目标函数来提升模型性能。无监督预训练阶段，模型学习到通用的语言结构和规律，通过极大化似然函数，优化模型参数。有监督微调阶段，模型针对特定任务进行参数调整...
OpenAI的GPT系列预训练语言模型，从最初的GPT-1到最新的GPT-3，以其强大的无监督学习和微调能力在NLP任务中展现出惊人的效果。这一系列模型的核心是Transformer架构，通过不断增大训练语料、参数数量和计算资源，实现了性能的提升。GPT-1通过无监督预训练和有监督微调，能够处理多样化的任务，并在一些零...