当我们只有很少量的可用数据 (即 Zero-shot 的情况下) 时就不再使用了。 而这也正是 GPT-2 想强调的问题,GPT-2本质上还是一个语言模型,但是不一样的是,它证明了语言模型可以在 Zero-shot 的情况下执行下游任务,也就是说,GPT-2 在做下游任务的时候可以无需任何标注的信息,也无需任何参数或架构的修改。
zero-shot设定意味着在做下游任务时，不需要下游任务的任何标注信息，也不需要训练模型。只需要一个预训...
Zero Shot Learning and Zero Shot Task Transfer 我理解就是现在已经非常常用的所谓的prompt,但是在GPT2实现的时候是需要给定一个特定格式的prompt来激发,而现在的大语言模型通常都是直接用自然语言描述prompt就够了。 GPT2 全链接层模块的实现 前面的常规Self-Attention代码省略了,GPT2训练的时候当前的词是不能够看...
GPT-2的原文花了很多篇幅去讲的一个点就是,语言模型如何在无监督的情况下进行训练,并且实现zero-shot的多任务推理。 1.训练数据 GPT-2的思想是尽可能使训练数据大且更加多样化,以此来学习到不同领域的知识,和之前的做法不同的是不再针对单个领域特定任务进行学习。 通过common crawl能够获得多种类、大规模的数据...
GPT-2 是 zero-shot。效果没有超过 bert,又想发 paper,就把自己的卖点定义为 zero-shot(方法创新),即完全的无监督学习,论文的题目:Language Models are Unsupervised Multitask Learners。 GPT-3 是 few-shot。效果比 bert 好,不用找学术方法的卖点了,而且,zero-shot 做产品的性价比确实不高,换成了 few-sh...
GPT-2希望在完全不理解词的情况下建模,以便让模型可以处理任何编码的语言。GPT-2主要针对zero-shot问题。它在解决多种无监督问题时有很大提升,但是对于有监督学习则差一些。 GPT-2依然沿用GPT单向transformer的模式,只不过做了一些改进与改变。那GPT-2相对于GPT有哪些不同呢?看看下面几方面: ...
Zero-shot 设置是不微调语言模型并直接在目标数据集上运行推理的设置。例如，在 WebText 上预览一个 LM，并直接尝试预测 Amazon 影评数据集的下一个单词。 模型架构（GPT-2） 我们的 LM 使用基于 transformer 的架构。该模型主要遵循 OpenAI GPT 模型的细节，并进行了一些修改。层规范化被移动到每个子块的...
zero-shot learning (没有梯度传播) 定义:不允许输入任何范例,只允许输入一则任务说明 下图为示例: 3.2 模型性能 GPT-3 在 few-shot / zero-shot 设置下比 LAMBADA 和 Penn Tree Bank 这样的语言建模数据集表现得更好。对于其他数据集,它无法击败最先进的技术,但提高了 zero-shot 的最先进的性能。
当GPT-2在这样一个大型的、多样化的数据集上进行训练时,它就开始掌握语言背后的模式和规则。更神奇的是,它学会了如何将这些规则应用于它从未直接训练过的任务——这就是所谓的“零样本学习”(Zero-Shot Learning)能力。换句话说,即使GPT-2没有明确地被训练来完成某一个具体的任务,它也能够凭借在无监督环境中学...
Zero-shot 设置是不微调语言模型并直接在目标数据集上运行推理的设置。例如,在 WebText 上预览一个 LM,并直接尝试预测 Amazon 影评数据集的下一个单词。 模型架构(GPT-2) 我们的 LM 使用基于 transformer 的架构。该模型主要遵循 OpenAI GPT 模型的细节,并进行了一些修改。层规范化被移动到每个子块的输入,类似...