作者选这个数据集的原因有二:1. 数据集拥有更长的上下文依赖关系,使得模型能学得更长期的依赖关系;2. 这些书籍因为没有发布,所以很难在下游数据集上见到,更能验证模型的泛化能力。 1.3 网络结构的细节 GPT-1使用了12层的transformer,使用了掩码自注意力头,掩码的使用使模型看不见未来的信息,得到的模型泛化能力更...
这表明 GPT-2 的模型大小不是限制,构建更大的语言模型将减少困惑并使语言模型更好地理解自然语言。 三、GPT-3 语言模型是少样本学习者(GPT-3): 为了构建非常强大的语言模型,无需进行微调,只需少量演示即可理解任务并执行任务,OpenAI构建了具有1750亿参数的GPT-3模型。该模型的参数是微软强大的图灵NLG语言模型的1...
模型结构 无监督预训练 有监督微调 实验 参考文献 本专题旨在沿 LLM 的发展脉络,对其主要知识点做分析梳理。大致章节拆分如下,有兴趣的话可以关注追更。本文是专题的第二章,对 OpenAI 经典论文 GPT-1:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training(2018)做解读。以下内容均基于个人理解,难免谬误和肤浅...
GPT-1的无监督预训练基于语言模型进行。给定一个无标签的文本序列，模型的优化目标是最大化序列中每个词的条件概率乘积，即最大化似然值。这一过程中，GPT-1使用了滑动窗口机制，并在每个窗口内计算条件概率。这些参数通过随机梯度下降（SGD）等优化算法进行更新。GPT-1的模型结构基于Transformer架构，特别是其中的解码...
GPT系列模型的基本原理是训练模型学习恢复预训练文本数据,通过只包含解码器的Transformer模型将广泛的世界知识进行压缩,使模型能够获得全面的能力。这一过程中,关键的两个要素是训练模型准确预测下一个词的Transformer语言模型,以及扩大语言模型和预训练数据的规模。
GPT-1:开启预训练大模型时代 2018年6月11日,OpenAI发表了一篇名为《通过生成式预训练提高语言理解能力》(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training)的论文,在其中介绍了“基于转换器的生成式预训练模型”(Generative pre-trained transformer,GPT,后续又逐渐发表了更多模型,为了区分,这里称之为GPT-1...
2019 年，OpenAI 在 GPT-1 的基础上发布了 GPT-2，利用无监督预训练模型做有监督任务。相较于初代模型进行诸多改进，GPT-2 参数达到 15 亿，可以执行多样性任务，开始学习在不需要明确监督的情况下执行数量惊人的任务。在 GPT-2 阶段， OpenAI 去掉了 GPT-1 阶段的有监督微调（fine-tuning），成为无监督模型...
他们提出一种“语义解码器”，这种新型人工智能系统可以非侵入式地将人类脑海中的思想实时解码成文字。这项研究部分依赖于一个类似于ChatGPT和Bard的变压器模型（Transformer）。GPT的AI大模型感知语音的准确率高达82%，三体的智子看了都得说句“respect”。Part.1 “它怎么知道我的想法？”这个“语义解码器”与往常...
GPT-2模型依旧使用Transformer模型的decoder,但相比于GPT-1,数据和模型参数变得更大,大约是之前的10倍,主打zero-shot任务。 现有基于监督学习训练的模型的泛化性不是很好,在一个任务上训练好的模型也很难迁移到下一个任务上。多任务学习(Multitask learning)是指在训练一个模型时,同时看多个任务的数据集,而且可能通...