GPT-3 Wikipedia DataSet是来自于Wikipedia的英文内容。由于其质量，写作风格和广度，它是语言建模的高质量文本的标准来源。WebText数据集（以及扩展版本WebText2）是来自从Reddit出站的大于4500万个网页的文本，其中相关的帖子会有两个以上的支持率（upvotess）。由于具有大于4.3亿的月活用户，因此数据集中的内容可以被...
数据集和训练方式:这三个模型都使用了大量的无标注数据进行训练,其中包括了网络上的大量文本和语言数据。GPT使用的数据集是WebText,GPT-2使用的数据集包括了WebText、BooksCorpus、Common Crawl等多个数据集,而GPT-3则使用了更多的数据集,包括Common Crawl、Wikipedia、Books等。 任务和应用:这三个模型都可以用于语言...
基本上,以上三种能力都来自于大规模预训练:在有3000亿单词的语料上预训练拥有1750亿参数的模型( 训练语料的60%来自于 2016 - 2019 的 C4 + 22% 来自于 WebText2 + 16% 来自于Books + 3%来自于Wikipedia)。其中: 语言生成的能力来自于语言建模的训练目标 (language modeling)。 世界知识来自3000 亿单词的训练...
class GetWikipediaSummary(Block):class Input(BlockSchema):topic: str class Output(BlockSchema):summary: str def **init**(self):super().__init__(id="h5e7f8g9-1b2c-3d4e-5f6g-7h8i9j0k1l2m",input_schema=GetWikipediaSummary.Input,output_schema=GetWikipediaSummary.Output,test_input={"topic...
Stability AI在开源早期语言模型方面经验丰富，曾经发布过GPT-J，GPT-NeoX和Pythia套件，这些模型都是在The Pile开源数据集上进行训练的。今日发布的StableLM在更大版本的开源数据集The Pile上进行训练，该数据集包含来自各种来源的信息，包括维基百科（Wikipedia）、问答网站Stack Exchange和生物医学数据库PubMed，该数据...
Pot, B. Goodrich, R. Sepassi, L. Kaiser, and N. Shazeer. Generating wikipedia by summarizing long sequences. ICLR, 2018.[7] Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving language understanding by generative pre-training.[8] Radford, A., Wu, J.,...
基本上,以上三种能力都来自于大规模预训练:在有3000亿单词的语料上预训练拥有1750亿参数的模型( 训练语料的60%来自于 2016 - 2019 的 C4 + 22% 来自于 WebText2 + 16% 来自于Books + 3%来自于Wikipedia)。其中: 语言生成的能力来自于语言建模的训练目标(language modeling)。
• 第三,我通过循序渐进的方式探索了我们可以从 GPT-5 中期待什么,以及我们对这些领域官方仍然一无所知(甚至没有泄露)的内容:缩放定律(数据、计算、模型大小)和算法突破(推理、代理、多模态性等)。这些都是有根据的猜测,因此也是最有趣的部分。 本文大纲: ...
GPT-Neo和GPT-J使用的数据集 在zero-shot任务上,GPT-J性能和67亿参数的GPT-3相当,也是目前公开可用的Transformer语言模型中,在各种下游zero-shot任务上表现最好的。 这么看来,确实可以期待一下和GPT-3相同规模的GPT-NeoX的表现了。 网友评论 GPT-4怎么这么大?
预训练数据大约包含 1.4T tokens，对于绝大部分的训练数据，在训练期间模型只见到过1次，Wikipedia 和 ...