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...
这篇文章会依次介绍GPT-1[1],GPT-2[2],GPT-3[3],并介绍它们基于上个版本的改进点,文章主要的介绍的包括四个主要方向:算法的思想和目标,使用的数据集和预处理方式,模型结构以及算法的性能。 1. GPT-1:无监督学习 在GPT-1之前(和ELMo同一年),传统的NLP模型往往使用大量的数据对有监督的模型进行任务相关的...
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 的这个 175B 参数的超大自回归语言模型就已经克服了 GPT-2 性能不佳的困难,在一众 NLP 任务上实现了极佳的性能。 如下图2所示是 SuperGLUE 42 个任务的结果。可以观察到随着模型容量的上升,Zero-Shot 的性能上升,但 Few-Shot,One-Shot 的性能会更快地提高,这表明更大的模型更擅长上下文学习。而且到最...
我们将GPT-3及其后续的OpenAI模型(包括ChatGPT和GPT4)称为GPT-3系列大型语言模型(GLLMs)。随着GL...
现在,在作者提出的GPT模型中,他们使用了多头注意力。所有这些意味着,上述过程被重复了很多次(GPT-3中为96x),每个过程都有不同的可学习的query,key,value投影权重。 每个attention head的结果(单个2048 x 128矩阵)被串联在一起,产生2048 x 12288矩阵,然后将其乘以线性投影(不会改变矩阵形状),以达到良好的效果。
OpenAI有个报告显示,AI算力在2012-2018年间增长了30万倍以上,OpenAI今年还推出了1700亿参数的GPT-3预训练模型。AI以超摩尔定律的速度学习进化,似乎“天网”也不再遥远了。杨静和对话嘉宾就机器人意识的觉醒、脑电研究、AI技术会在哪些方面助推到科幻产业、VR/AR等技术在科幻电影中的应用等问题展开了讨论。谭旻:...
GPT-3拥有1750亿参数量,约有700G大小,一次训练成本高达上百万美元。1750亿是什么概念?去年2月份,OpenAI推出的GPT-2参数量为仅15亿,是它的1\116。与今年微软推出的Turing NLG(170 亿参数),英伟达的 Megatron-BERT(80 亿参数)相比,也要高出10多倍。不过,超大模型带来的性能表现也是显而易见的。最近《...
在 GPT-3 之前,最大的 AI 语言模型是微软在今年 2 月推出的 Turing NLG,当时拥有 170 亿参数的 Turing NLG 已经标榜是第二名 Megatron-LM 的两倍。没错,仅短短 5 个月的时间,GPT-3 就将头号玩家的参数提高了 10 倍!Nivdia 的黄老板看了看年初刚画的产品算力曲线,发现事情并不简单。OpenAI 曾于 ...