可以观察到,不同的 Pattern、不同的预训练模型之间还是有一定的差异的,整体而言 Large 版本的效果要明显好于 Base 版本的模型,说明像 GPT 到 GPT2 再到 GPT3 一样,还是把模型做得更大会更好。 此外,这还有可能说明实际上 MLM 还没有被充分训练好,或许是因为 BERT 这种 Mask 掉一部分的训练方式过于低效了,...
作者: andyding 大家知道,人工智能中有一个GPT-3(生成式预训练转换器)模型——一种具有 1750 亿个参数的自回归语言模型,看看这个函数的模型有多大!谷歌公司利用这个模型,学了3000亿个词,也就是说,这个计算机学的内容比我们一辈子看过的和听过的词多了100倍。换句话说,GPT-3把所有我们能看到的文本都读过了。
文本蕴涵(Entailment):对于文本蕴涵任务,作者用一个“$”符号将文本和假设进行拼接,并在拼接后的文本前后加入开始符“start”和结束符“end”,然后将拼接后的文本直接传入预训练的语言模型,在模型再接一层线性变换和softmax即可。 文本相似度(Similarity):对于文本相似度任务,由于相似度不需要考虑两个句子的顺序关系,...
那一年,两个大型深度学习模型横空出世:一个是Open AI的GPT(生成预训练),一个是Google的BERT(Transformer的双向编码器表示),包括BERT-Base和BERT-Large。BERT与以往的NLP模型不同,它是开源的,深度双向的,无监督的语言表示,完全依靠纯文本语料库进行预训练。自那时起,我们见证了一系列深度学习大型语言模型的诞生:GPT...
发布于2018年,参数规模为1.17亿。模型采用Transformer进行特征抽取,首次将Transformer应用于预训练语言模型。预训练的语料库包括英文维基百科、WebText等大规模文本数据。GPT-1是一个单向语言模型,即它只能根据上下文来生成接下来的文本。 GPT-2 发布于2019年,参数规模为15亿。与GPT-1相比,参数规模大了10倍以上,GPT-...
如果您的模型是 .pt 文件而不是 .bin 文件，您需要使用 PyTorch 加载模型。以下是一个示例代码，演示...
一、GPT-1: 使用大量没有标记文本无监督训练 (Generative Pre-Traning ) 论文:利用生成式预训练来提高自然语言理解 Improving language understanding by Generative Pre-Traning 1.0 如何理解 GPT的名字含义(生成式预训练)? 生成式(Generative):这部分指的是模型的输出是生成性质的,意味着模型可以产生新的内容,而不...
用52k的中文指令集对模型进行fine-tuning之后，效果依然达不到网上说的媲美GPT-3.5的推理效果，验证了...
从本质上讲,GPT是一种基于转换器的语言模型,这意味着它使用转换器架构来处理输入数据。它在大量文本数据上进行了预训练,然后针对特定任务进行了微调。其名称中的“生成式”指的是它生成文本的能力,而“预训练”则意味着该模型在针对特定任务进行微调之前,已经在大量数据集上进行了训练。