如果你是一位 NLP 从业者，你可能发现，最近的中文 NLP 社区有点热闹：「中文版 T5」、「中文版 GPT-3」以及各种大规模中文版预训练模型陆续问世，似乎要带领中文 NLP 社区跑步进入「练大模型」时代。在此背景下，中文语言理解测评基准「CLUE」也经历了它的前辈「GLUE」所经历过的盛况：一个模型的冠军宝座还没...
此外,跟GPT-3的单向建模方式不同的是,它采用了编码器-解码器(encoder-decoder)的双向建模方式。 具体来说,整个训练过程分为两个阶段。 第一阶段,以达摩院自研的语言理解模型——StructBERT作为编码器。 简单来说,它是在句子级别和词级别两个层次的训练目标中,加强对语言结构信息的建模,从而提高模型的语法学习能力。
此外,跟GPT-3的单向建模方式不同的是,它采用了编码器-解码器(encoder-decoder)的双向建模方式。 具体来说,整个训练过程分为两个阶段。 第一阶段,以达摩院自研的语言理解模型——StructBERT作为编码器。 简单来说,它是在句子级别和词级别两个层次的训练目标中,加强对语言结构信息的建模,从而提高模型的语法学习能力。
传统预训练模型往往需要经过有监督训练数据微调 (Fine-tuning),才能解决各种自然语言处理任务。而第一版 CPM 中文语言模型与 GPT-3 等预训练模型类似,仅需要通过少次、单次学习甚至零次学习,就能完成不同自然语言处理任务,具备一定的常识和认知的泛化能力。CPM 模型从大规模的中文语料库中学习了通用的语言模式,有望...
借鉴GPT-3 的迭代经验,李志飞认为开展中文 GPT-3 模型训练比较合理的路径是:"从中小规模的模型入手,开展研究及实验,达到一定效果后再推广到大模型上进行验证"。 至于人力方面的配置,他表示 GPT 是一个非常综合的大系统工程,涉及到学术、工程、商业等团队之间的大规模协同。一般需要搭建几十人的团队,其中包括科学家...
传统预训练模型往往需要经过有监督训练数据微调 (Fine-tuning),才能解决各种自然语言处理任务。而第一版 CPM 中文语言模型与 GPT-3 等预训练模型类似,仅需要通过少次、单次学习甚至零次学习,就能完成不同自然语言处理任务,具备一定的常识和认知的泛化能力。CPM 模型从大规模的中文语料库中学习了通用的语言模式,有望...
传统预训练模型往往需要经过有监督训练数据微调 (Fine-tuning),才能解决各种自然语言处理任务。而第一版 CPM 中文语言模型与 GPT-3 等预训练模型类似,仅需要通过少次、单次学习甚至零次学习,就能完成不同自然语言处理任务,具备一定的常识和认知的泛化能力。CPM 模型从大规模的中文语料库中学习了通用的语言模式,有望...
GPT-3 是 OpenAI 在去年 5 月份发布的语言模型,不仅可以答题、翻译、写文章,还带有一些数学计算的能力,因此在人工智能领域掀起了一场巨浪。 GPT-3 很强,这是社区公认的事实,所以循环智能最初是想开发一个中文版 GPT-3。但在开发过程中,他们发现:GPT 类模型在复杂的商业场景中既不好用,也不高效。
GPT-3是一种基于深度学习的自然语言处理模型，具有强大的文章生成能力。以下是使用GPT-3实现文章生成器的一般流程：连接到GPT-3 API 要使用GPT-3生成文章，首先需要连接到GPT-3 API。您可以在OpenAI官网上申请API密钥，并使用该密钥连接到API。配置GPT-3 在使用GPT-3生成文章之前，需要对GPT-3进行一些配置。您...