GPT的全称,是Generative Pre-Trained Transformer(生成式预训练Transformer模型)是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。 基本信息 中文名 生成式预训练Transformer模型 外文名 Generative Pre-Trained Transformer 简称 gpt 折叠编辑本段定义 ...
一、Transformer模型 2017年,Google在论文Attention is All you need中提出了 Transformer 模型,其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构。相比 RNN 网络结构,其最大的优点是可以并行计算。Transformer 的整体模型架构如下图所示 0x1:Transformer概览 首先,让我们先将Transformer模型视为一个...
GPT(Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI公司开发的一系列自然语言处理模型,采用多层Transformer结构来预测下一个单词的概率分布,通过在大型文本语料库中学习到的语言模式来生成自然语言文本。GPT系列模型主要包括以下版本: GPT-1 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...
GPT(Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI公司开发的一系列自然语言处理模型,采用多层Transformer结构来预测下一个单词的概率分布,通过在大型文本语料库中学习到的语言模式来生成自然语言文本。GPT系列模型主要包括以下版本: GPT-1 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...
Generative Pre-trained Transformer(GPT)系列是由OpenAI提出的非常强大的预训练语言模型,这一系列的模型可以在非常复杂的NLP任务中取得非常惊艳的效果,例如文章生成,代码生成,机器翻译,Q&A等,而完成这些任务并不需要有监督学习进行模型微调。而对于一个新的任务,GPT仅仅需要非常少的数据便可以理解这个任务的需求并达到接近...
GPT(Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI公司开发的一系列自然语言处理模型,采用多层Transformer结构来预测下一个单词的概率分布,通过在大型文本语料库中学习到的语言模式来生成自然语言文本。GPT系列模型主要包括以下版本: GPT-1 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...
关键词:无标注文本、自监督学习、前馈神经网络、自回归模型 GPT全称是 Generative Pre-trained Transformer,名字非常直白,就是生成式预训练转换器。GPT 想解决的问题:在 NLP 领域有很多任务,虽然有了互联网,我们已经可以方便的采集大量的样本,但是相对于有标注的样本,更多存在的是无标注样本,那么我们怎么来使用这些无...
GPT系列是OpenAI的一系列预训练文章,GPT的全称是Generative Pre-Trained Transformer,顾名思义,GPT的目的就是通过Transformer为基础模型,使用预训练技术得到通用的文本模型。目前已经公布论文的有文本预训练GPT-1,GPT-2,GPT-3,以及图像预训练iGPT。据传还未发布的GPT...
1 GPT模型概述 GPT模型,全称Generative Pre-trained Transformer,由OpenAI团队开发,是一种基于深度学习的自然语言处理模型。通过无监督学习的方式,对大规模文本进行学习和抽象概括,进而通过微调的方式用于各种特定的自然语言处理任务。 GPT模型的核心是Transformer架构,这是一个用于序列建模的神经网络结构。与传统的循环神经...
作为“圣杯”的代表之一,GPT-4这个标签代表第4代生成式预训练变换模型(Generative Pre-trained Transformer 4),是OpenAI在2023年3月14日公开的一种多模态模型,是对前几个月发布的ChatGPT的多模态升级。GPT-4模型可对图文多模态输入生成应答文字,以及对视觉元素的分类、分析和隐含语义提取,并表现出优秀的应答能力。