这种新的语言模型,称为GPT-2,它可以在大规模的未标注文本上进行预训练,并在零样本设置中执行多种自然语言处理任务。作者使用了一个包含超过4000万个网页的数据集,称为WebText,来训练GPT-2,并展示了它在阅读理解、翻译、摘要、问答等任务上的优异表现。 2 方法 语言建模通常被视为从一组示例(x1,x2,…,xn)...
《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》是一篇在自然语言处理领域引起广泛关注的论文 Language Models are Unsupervised Multitask Learners 内容 本文提出了一种新的自然语言处理模型——GPT(Generative Pre-training Transformer),它是一种基于Transformer的预训练模型。与传统的基于监督学习的方法不同,GPT...
同时,GPT-2还学会了模仿各种写作风格。由于WebText包含了多种类型的文本,GPT-2就像一个终身学习者,在不断阅读和模仿中锻炼了自己的写作技能。无论是幽默的博客文章、深奥的科学论文,还是充满情感的诗歌,它都能学会并且模仿。 然而,需要强调的是,GPT-2的这种学习是盲目的,它没有真正的理解力。它所做的一切都基于...
简介: [GPT-2]论文解读:Language Models are Unsupervised Multitask Learners 论文:Language Models are Unsupervised Multitask Learners 作者:Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei, I. Sutskever 时间:2019 介绍 GPT-2 是一个有15亿参数的模型,GPT-2的想法是转向一个通用的系统,不...
原始的 transformer 论文引入了两种类型的 transformer 模块,分别是:编码器模块和解码器模块。 1.编码模块 首先是编码器(encoder)模块: 原始transformer 论文中的编码器模块可以接受长度不超过最大序列长度(如 512 个单词)的输入。如果序列长度小于该限制,就在其后填入预先定义的空白单词(如上图中的)。 2.解码模块 ...
论文链接: https://aclanthology.org/2021.eacl-main.110/ 代码链接: https://github.com/qywu/ARDM 2.1 本文的方法 虽然PLMForTOD 中首次尝试在面向任务的对话生成中利用大规模预训练模型 GPT-2,但它的输入包含了有监督信号 belief state,并且没有取得比 baseline 更好的结果。而本文则是在没有任何标注的情...
原始transformer 论文中的编码器模块可以接受长度不超过最大序列长度(如 512 个单词)的输入。如果序列长度小于该限制,就在其后填入预先定义的空白单词(如上图中的)。 2.解码模块 其次是解码器模块,它与编码器模块在架构上有一点小差异---加入了一层使得它可以重点关注编码器输出的某一片段,也就是下图中的编码器...
而论文审稿GPT第二版在做模型选型的时候,我司考虑了三个候选模型:Mistral、Mistral-YaRN、Llama-LongLora,以下逐一介绍这三个模型,以及对应的训练细节、最终效果。 4.1 Mistral 7B:通过分组查询注意力 + 滑动窗口注意力超越13B模型 今年5月,DeepMind和Meta的三位前员工在巴黎共同创立了Mistral AI(其CEO Arthur Mensch...
GPT/GPT2/DialoGPT 详解对比与应用-文本生成与对话 1. 背景 GPT 的全名:Generative Pre-Training,其论文标题是 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training。 相信大家都在有看到GPT系列在文本生成任务类等任务又刷新记录取得成绩如下图,这篇文章主要来看看GPT与GPT的结构与任务是怎么样的。
例如下面这个Hard例子,左面的是真实的论文摘要,而右面的则是生成的,你看出来了吗? 由于论文涉及的领域大多数是Nature相关的,区分真实和虚假依赖于领域知识,而GPT-2生成的文本大多在逻辑上可能会有一些问题,所以对于行外人来说这个游戏大多等于随机猜。