GPT-2 模型由多层单向 Transformer 的解码器部分构成,本质上是自回归模型,即每次产生新单词后,将新单词加到原输入句后面,作为新的输入句。 GPT-2 将 Transformer 堆叠的层数增加到 48 层,隐层的维度为 1600,参数量更是达到了 15 亿 (Bert large 是 3.4 亿)。「小号」12 层,「中号」24 层,「大号」36 ...
GPT1 预训练+微调,创新点在于Task-specific input transformations。 GPT2 15亿参数 预训练+Prompt+Predict,创新点在于Zero-shot Zero-shot新颖度拉满,但模型性能拉胯 GPT3 1750亿参数 预训练+Prompt+Predict,创新点在于in-context learning 开创性提出in-context learning概念,是Prompting祖师爷(ICL)是Prompting范式发...
GPT-2 的结构类似于 GPT 模型,仍然使用单向的 Transformer 模型,只做了一些局部修改:如将归一化层移到 Block 的输入位置;在最后一个自注意力块之后加了一层归一化;增大词汇量等等,GPT2 模型结构图: 其中Transformer 解码器结构如下图: GPT-2 模型由多层单向 Transformer 的解码器部分构成,本质上是自回归模型,...
相比于GPT-2,GPT-3直接把模型的规模做到极致,使用了45TB的训练数据,拥有175B的参数量,真正诠释了暴力出奇迹。GPT-3模型直接不需要微调了,不使用样本或者仅使用极少量的样本就可以完成下游NLP任务,尤其在很多数据集中模型的效果直接超越了最好效果的微调模型,真正帮助我们解决了下游任务需要标注语料的问题。对GPT系列...
在自然语言处理领域,GPT、GPT-2和GPT-3是三大备受瞩目的模型。它们基于transformer架构,以不同的方式提升了自然语言的理解能力。 GPT: GPT使用通用的预训练方法来提升自然语言的理解能力。与BERT的完形填空任务不同,GPT的目标函数是通过前k个词来预测第k+1个词,任务难度更大,但能力也更为强大。GPT使用无标号的文...
GPT3(Generative Pre-trained Transformer 3)是由 OpenAI 开发的自然语言处理模型,是目前公认的大语言模型的开山鼻祖。在 GPT 系列中,第一代 GPT 发布于 2018 年,包含 1.17 亿个参数。2019 年发布的 GPT2 包含 15 亿个参数。而 GPT3 拥有 1750 亿个参数,是其前身的 100 多倍,是同类程序的 10 多倍。GPT3...
大语言模型的预训练[2]:GPT、GPT2、GPT3、GPT3.5、GPT4相关理论知识和模型实现、模型应用以及各个版本之间的区别详解 1.GPT 模型 1.1 GPT 模型简介 在自然语言处理问题中,可从互联网上下载大量无标注数据,而针对具体问题的有标注数据却非常少,GPT 是一种半监督学习方法,它致力于用大量无标注数据让模型学习 “常...
在预训练阶段,GPT 选择 transformer 的 decoder 部分作为模型的主要模块,transformer 是 2017年 google 提出的一种特征抽取模型,GPT 以多层 transformer 堆叠的方式构成了整个预训练模型结构。
2. GPT-2:无监督的多任务学习 GPT-2的目标旨在训练一个泛化能力更强的词向量模型,它并没有对GPT-1的网络进行过多的结构的创新与设计,只是使用了更多的网络参数1.5亿参数和更大的数据集(Reddit,采用 karma大于3的---800万文本)。以及采用Zero-Shot ...
理解GPT，GPT-2与GPT3的核心在于区别它们在语言生成与理解上的目标，以及在模型结构上的不同。简而言之，GPT（Generative Pretrained Transformer）旨在生成文本，是一个专门用于生成的预训练模型，采用Decoder-Only的自回归架构。相反，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）则专注于理解...