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 使用了深度学习中的 Transformer 神经网络结构,并利用了无监督预训练技术,可以自动处理各种自然语言任务,如文本生成、问答、翻译等。 GPT3 延续自己的单向语言模型训练方式,不仅大量增加模型参数,而且 GPT3 主要聚焦于更通用的 NLP ...
编码器和解码器的选取倒不是 GPT 和 BERT 的区别,它们的区别主要是预训练目标函数的选取,有人认为 GPT 选择的是一个更难的训练目标,它是根据前面的信息去预测下文,预测未来肯定是比完形填空难度要更大的。这也能从某种程度上解释了为什么相同规模的 GPT 和 BERT 模型,GPT 的效果要比 BERT 差。但是从另一个...
三、GPT3 有了GPT2的探索成果,说明加大预训练数据量,增大模型大小是有作用的。2020年,GPT3横空出世,175B参数量的大语言模型,embedding size也达到12288。 GPT-3 模型通过预训练过程训练,得到预训练模型,下游各种应用任务基于该预训练模型,不需要任何的进行梯度更新或模型微调,只需要基于上下文学习(In Context Learnin...
可以说BERT和GPT模型最大的区别就是使用了双向语言模型,而BERT论文中的有效因子实验也证明正是使用了双向语言模型才带来的模型效果大量的提升。 图2 BERT有效因子分析实验结果图 1.2 深入理解GPT 虽说GPT的风头被BERT抢了,但是不得不承认GPT是非常重要的NLP工作。要深入理解GPT模型,我们从以下几个方面详细分析: (1)...
GPT-2模型结构与GPT类似,也是基于transformer的decoder结构。与GPT相比,GPT-2的参数量更大,达到了1.5B,效果也更好。GPT-2提出了zero-shot的概念,虽然有效性方面不佳,但为后续的模型提供了新的思路。 GPT-3: GPT-3模型与GPT-2类似,考虑了few-shot的情况,使用少量文本提升有效性。与GPT和GPT-2相比,GPT-3的参...
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...
GPT-1、GPT-2与GPT-3相继诞生，分别代表着在模型框架和训练框架的探索。GPT-1奠定基础，采用Transformer+DecoderOnly结构与两阶段训练范式。GPT-2在此基础上进一步探索，而GPT-3则将重点放在了零少样本学习，探索ICL（情境学习）的极致境界。在面对NLP下游任务时，GPT-3展示了其独特的处理方式：首先，预...
GPT-3 是什么? 简而言之,GPT-3 就是“生成式预训练 Transformer”,它是 GPT-2 的第 3 个发行版,也是一个升级版。第 3 版将 GPT 模型提升到了一个全新的高度,因为它的训练参数达到了 1750 亿个(这是前代 GPT-2 的 10 倍以上)。 GPT-3 是在一个名为“Common Crawl”的开源数据集上进行训练的,还...