GPT Zero称其AI文本检测器工具使用深度分析技术来识别文本的来源，检测准确率高达98%。并将不断完善，将错误率下降到低于2%。然而，其测试的准确率真的有效吗？德国柏林技术与经济应用科学大学的媒体和计算教授黛博拉·韦伯·伍尔夫与来自多所大学的一组研究人员合作，评估了包括GPT Zero 在内的 14 种检测工具。该团队使用
我们鼓励进行实验以找到最适合您的方法。 此处演示的一些示例目前仅适用于我们功能最强大的模型gpt-4. 如果您还没有访问权限,gpt-4请考虑加入候补名单。一般来说,如果您发现 GPT 模型在某项任务中失败并且有更强大的模型可用,通常值得再次尝试使用更强大的模型。 1 获得更好结果的六种策略 1.1 写清楚说明 GPT ...
GPT-2聚焦在无监督、 zero-shot(零次学习)上,然而GPT-2训练结果也有不达预期之处,所存在的问题也亟待优化。在GPT-2阶段,尽管体系结构是任务无关的,但仍然需要任务特定的数据集和任务特定的微调:要在所需任务上实现强大的性能,通常需要对特定于该任务的数千到数十万个示例的数据集进行微调。很多实验也表明随着模...
FLAN 是谷歌在 LaMDA 137B 模型基础上进行进一步的指令微调（Instruction tuning）得到的模型， 通过指令微调提高语言模型在未知任务上的 zero-shot 性能和泛化能力 。zero-shot 实验中 FLAN 在评估的 25 个数据集中的 20 个上超过了 GPT-3 175B。FLAN 在 ANLI、RTE、BoolQ、AI2-ARC、OpenbookQA 和 StoryCloz...
然而,这种层归一化已被证明会导致更糟糕的零样本泛化(zero-shot generalization),这可能是 BLOOM 失败的一个因素。 2. 训练过程中的修改。OPT 做了很多中途调整并从最近的 checkpoint 重启训练,包括改变截断梯度范数 (clip gradient norm) 和学习率,切换到简单的 SGD 优化器然后回到 Adam,重置动态损失标量 (...
增大数据量 + pre-training + fine-tune以 后 ,还可以通过零样本学习(zero-shot),进一步提高各类型任务的效果。Zero-shot,本质就是模型训练好以后,不再做新的训练,就能在多种不同类型的任务里面使用。 GPT3: 进一步增大模型,叠加few-shot(基于一些提示词或引导例子,也就是prompt的前身),就可以更好更通用的完...
包括专门用于代码编程的code系列。GPT-3的后继知名版本包括InstructGPT和ChatGPT。 ▲GPT-3家族 GPT-3.5/ChatGPT2022年3月15日,OpenAI发布了名为“text-davinci-003”的新版GPT-3,该模型被描述为比以前版本的GPT更强大。目前有若干个属于GPT-3.5系列的模型分支,其中code-davinci针对代码完成任务进行了优化。Chat...
Zero-shot, one-shot and few-shot：GPT3 打出的口号就是“告别微调的 GPT3”，它可以通过不使用一...
Mini-Gemini在各种Zero-shot的榜单上毫不逊色于各种大厂用大量数据训练出来的模型。量化指标：可以看出，Mini-Gemini提供了多种普通和高清版本的模型，并且覆盖了2B的小杯到34B的超大杯，各个版本都取得了相似参数量下领先的效果，在许多指标上甚至超越Gemini Pro和GPT-4V。在线可玩：值得一提的是，Mini-Gemini的图像...
在code-davinci-002和text-davinci-002之前,有两个中间模型,分别是 davinci-instruct-beta 和 text-davinci-001。两者在很多方面都比上述的两个-002模型差(例如,text-davinci-001 链式思维推理[14] 能力不强)。所以我们在本节中重点介绍 -002 型号。 3.1 复杂推理能力的来源和泛化到新任务的能力 我们关注...