广义上讲,在NLP任务上,GPT-3在零样本和单样本设置中取得了可喜的结果,而在少数样本设置中,有时甚至可以与最先进的方法竞争(甚至超越,由微调的模型掌握)。例如,GPT-3在零样本设置下在CoQA上达到81.5 F1,在单样本设置下在CoQA上达到84.0 F1,在少样本设置下达到85.0 F1。同样,GPT-3在零样本设置下的TriviaQA上达...
GPT-3模型和架构 论文使用与 GPT-2相同的模型和架构,包括其中描述的修改后的初始化、预归一化和可逆标记化,不同之处在于我们在Transformer,类似于Sparse Transformer。为了研究 ML 性能对模型大小的依赖性,我们训练了 8 种不同大小的模型,范围从 1.25 亿个参数到 1750 亿个参数三个数量级,最后一个是我们称为 ...
NeurIPS 2020 组委会甚至有点预告 GPT-3 在十年后很有可能获得时间检验奖（Test of Time Award, 地位等于其它学术会议的经典论文奖）的意思。它的评语是这样写的：（GPT-3取得的）结果非常令人惊讶，将会在相关领域内造成深远的影响，并且有可能经受住时间的考验。另外两篇最佳论文奖得主：No-Regret Learning Dynam...
ChatGPT 的论文写作能力高过图灵，还骗过了 AI 写作评分工具。作者 | 李梅、黄楠 编辑 | 陈彩娴 以 ChatGPT 为代表的文本生成的兴起，正促使许多研究人员寻求一个比原始版本更具挑战性的图灵测试。图灵测试解决两个问题：“机器可以思考吗？”，如果可以，“如何证明它？”经典图灵测试针对的是 AI 最棘手的目标...
最近有项研究就重新审视了经典图灵测试,并将图灵在 1950 年所著论文的内容作为 prompt,使用 ChatGPT 生成了一份更可信的论文版本,来评估它的语言理解和生成能力。在使用 AI 写作辅助工具 Grammarly 进行定量评分后发现,ChatGPT 生成的论文得分比图灵原始论文高出 14%。有趣的是,该项研究所发表的论文部分内容是由 ...
Transformer 一登场,直接因为其强大的实力和两个争气的儿子(BERT 和 GPT)毫无悬念的夺下皇位。BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) [1] 继承了 Transformer 的 Encoder 部分,赢得了前半程比赛,但是因为其限制性,在通用性上输给了 GPT。老实的 GPT (Generative Pre-trained Transformer)[7-...
大会组委会公布了参会者和全球AI研究者、实践者最为期待的奖项名单,结果也在意料之中:科研劲旅 OpenAI 提交的超强生成模型 GPT-3 论文(和另外两篇论文一起)斩获本届 NeurIPS 最佳论文奖! 这篇论文标题为 Language Models are Few-Shot Learners, 意即语言模型也可以成为小样本学习的利器。(arXiv:2005.14165) ...
GPT-3是一个令人感到震撼的工作,有望对NLP领域产生重大影响,并经受住时间的考验。除了科学上的突破,这篇论文还对工作的深远影响进行了和全面且深入的诠释,可以作为NeurIPS社区思考如何考虑研究的实际影响的示例。 最佳论文获奖二:《Improved guarantees and a multiple-descent curve for Column Subset Selection and the...
为了研究机器学习性能与模型大小之间的依赖关系,作者训练了8种不同大小的模型,从1.25亿个参数到1750亿个参数。最大的模型被称为GPT-3。通过这个参数范围,作者可以测试《Scaling Laws for Neural Language Models》论文中引入的规模定律。 训练数据集 本文按照以下方式创建了GPT-3的训练数据集:...
ChatGPT 的论文写作能力高过图灵,还骗过了 AI 写作评分工具。 以ChatGPT 为代表的文本生成的兴起,正促使许多研究人员寻求一个比原始版本更具挑战性的图灵测试。 图灵测试解决两个问题:“机器可以思考吗?”,如果可以,“如何证明它?”经典图灵测试针对的是 AI 最棘手的目标之一:如何欺骗不知情的人类?但随着当前语...