在GPT-2论文中,谷歌团队致力于将GPT应用于Zero-shot领域,当然取得了不错的结果,但是这种结果离真正能在市场上应用还差得远,所以在GPT-3这篇论文中,谷歌团队又将目光转回Few-shot领域中来,论文标题“Language Models are Few-Shot Learners”也写明了GPT-3不再追求极致的零样本,即在一个子任务上完全不给语言模...
1、Improving Language Understanding by Generative Pre-TrainingGPT: 使用生成式预训练提升语言理解 论文地址: https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.p…
Transformer的解码器,只看当前词和词之前的信息,不看后面的词。 Bert是完形填空,GPT是预测未来(预测开放式的结局)。难,但是未来很牛逼。 比如股票的信息~ 这是作者为何一直不断的把模型做大,一直不断努力最后才能做出GPT3。选择了更难的技术路线,但很可能天花板就更高。 GPT是预训练模型,是Transformer的解码器。
3. GPT-3:海量参数 language Models are Few-Shot Learners 截止编写此文前,GPT-3是目前最强大的语言模型,仅仅需要zero-shot或者few-shot,GPT-3就可以在下游任务表现的非常好。除了几个常见的NLP任务,GPT-3还在很多非常困难的任务上也有惊艳的表现,例如撰写人类难以判别的文章,甚至编写SQL查询语句,React或者JavaScri...
GPT1:Imporoving Language Understanding By Generative Pre-training ---强调预训练 GPT2:Lanuage Models Are Unsupervised Multitask Learners ---强调Unsupervised Multitask就是说下游任务fintune的时候不用重新调整模型结构了 GPT3:Language Models Are Few-shot Learners --...
gpt2还是做语言模型,但是在做到下游任务的时候,会用一个叫做zero-shot的设定,zero-shot是说,在做到下游任务的时候,不需要下游任务的任何标注信息,那么也不需要去重新训练已经预训练好的模型。这样子的好处是我只要训练好一个模型,在任何地方都可以用。如果作者就是在gpt1的基础上用一个更大的数据集训练一个更大...
GPT-3 在 2 个小时内完成了一篇论文 关于论文主题,Almira 决定让 GPT-3 写一篇关于它自己的论文,主要原因有两个: 首先,GPT-3 还算是一个比较新的选题,关于它的研究还很少,可以此检测 GPT-3 在资料数据量较少的情况下其写作的准确性如何。 其次,AI 犯错不可避免,本次实验目的不是想将 AI 生成的错误信息...
作者首先用 Grammarly 来评估图灵的原始论文、得出各项分数，然后使用图灵提出的测试问题作为 prompt 来创造原始的 GPT-3 内容，从而复制这些分数。研究使用三个文本作为基准：（1）Turing Original，图灵 1950 年在 Mind 上发表的论文；（2）Turing Summarization，2022 年“Free Research Preview: ChatGPT optimized ...
对于GPT-3的这篇大作,Sharples认为已经达到了研究生的水平。 Sharples教授希望,自己的这个尝试能敦促老师们「重新去思考教学和打分」。 他说,AI会成为学生作弊的工具,当然,它们也可以成为强大的助教,或提高我们创造力的工具。 学生:用AI写论文,不算作弊
论文原文：https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03701250v1 参考链接：[1]https://www.scientificamerican.com/article/we-asked-gpt-3-to-write-an-academic-paper-about-itself-then-we-tried-to-get-it-published/[2] https://www.reddit.com/r/Futurology/comments/vpoopq/we_asked_gpt3_to_write_an...