实验证明，1750亿参数的GPT-3模型，在少样本学习中取得了不错的效果。「GPT-3在特定领域少样本学习中取得了极大的性能提升，有些甚至超过了当前的SOTA效果」。对于所有任务，GPT-3没有进行任何微调，仅通过文本与模型进行交互。知乎用户李如总结了GPT-3相对BERT的优势，BERT在特定领域的任务微调过分依赖标注数据、容...
最近，OpenAI 团队训练了 GPT-3（这是一个具有 1750 亿参数的自回归语言模型，参数量是之前任何非稀疏语言模型的 10 倍），并在少样本（few-shot）环境下对其性能进行了测试。在所有任务中，GPT-3 无需进行任何额外的梯度更新或微调，完全只通过模型与文本的交互，即可直接应用于特定任务与少样本 demo。GPT-3 ...
GPT-3的参数量高达1750亿,相比之下,GPT-2的最大版本也只有15亿个参数,而微软早前推出的全球最大的基于Transformer的语言模型有170亿个参数。 GPT-3模型在一系列基准测试和特定领域的自然语言处理任务(从语言翻译到生成新闻)中达到最新的SOTA结果。 GPT-3只是参数量巨大吗? 此次发布的GPT-3还是沿用了之前的单向tr...
【新智元导读】拥有1750亿参数的GPT-3取得了惊人的进步,但它并不是通用人工智能。GPT-3让我们看到了语言模型的能力,能否利用这种能力构建出一个模型,更好地理解周围的世界? 尽管有关 GPT-3的传说四起,但它本身并不是 AGI。 虽然在某些领域接近了人类能力(下棋或写作真的令人印象深刻) ,但它们好像做不出通用的...
【新智元导读】OpenAI的GPT-3已发布两年，但还是只听说过，没见过。最近Meta复现了一遍GPT-3，改名OPT，把代码、权重、部署都开源了出来，并且还更环保，碳足迹仅为原版七分之一。2020年，OpenAI放出了具有1750亿参数的预训练模型GPT-3，横扫文本生成领域，不仅能问答、翻译、写文章，还能做数学计算。唯一的「美中...
言归正传，OpenAI 的研究人员在上个月发表了一篇论文，描述了 GPT-3 的开发，正式发布了这个由 1750 亿个参数组成的 AI 语言模型。在 NLP 领域中，通常采用 ELMo 算法的思想，即通过在大量的语料上预训练语言模型，然后再将预训练好的模型迁移到具体的下游NLP任务，从而提高模型的能力。GPT 模型是 OpenAI 在 ...
那个语言模型又迭代了,现在有1750亿个参数。 这个让英伟达狂喜,让调参师流泪的数字来自OpenAI,史上最大AI语言模型—— GPT-3。 单单论文就有72页。 OpenAI表示,通过GPT-3,他们证明了无需梯度更新,无需微调,规模更大的语言模型就可以大大改善无关任务和小样本(few-shot)学习的性能,达到最先进微调方法的水准。
【新智元导读】近日OpenAI发布GPT-3,万亿数据训练,1750亿参数,无监督学习效果接近SOTA,要做本年度最强语言模型! OpenAI最强预训练语言模型GPT-3周四发表在预印本 arXiv 上,1750亿参数! GPT家族又添新 GPT系列的预训练语言模型一直是大力出奇迹的典型代表,但是一代和二代在偏重理解的自然语言处理任务中表现欠佳,逊色...
大模型的参数含义 按照该论文的说法,GPT-3的参数达到了1750亿,而GPT-2只有15亿,整整提升了100多倍。 参数的大幅度提升主要体现在存储、学习、记忆、理解、生成等能力全面得到增强,这也是为什么ChatGPT可以无所无能。 所以,大模型中的参数通常指的是模型内部用于存储知识和学习能力的数值。这些参数可以被看作是模型...