GPT-1 是 OpenAI 在论文Improving Language Understanding by Generative Pre-Training中提出的生成式预训练语言模型。该模型的核心思想:通过二段式的训练,第一个阶段是利用语言模型进行预训练(无监督形式),第二阶段通过 Fine-tuning 的模式解决下游任务(监督模式下)。GPT-1 可以很好地完成若干下游任务,包括文本分类、...
下图是Fine-tuning一个比较简单的微调例子,让ChatGPT按照我设定好的方式回答,一般我们输入3*3,ChatGPT会回答结果是9,但我要的是描述这种运算。当我重新给定一段Prompt,描述各种运算之后再提问,ChatGPT会按照我微调的方式来输出答案--乘法。 对于简单的知识,可以通过Fine-tuning让GPT能够按照我们给定的内容来输出答案,...
作者对这3种学习方式分别进行了实验,实验结果表明,三个学习方式的效果都会随着模型容量的上升而上升,且few shot > one shot > zero show。 从理论上讲GPT-3也是支持fine-tuning的,但是fine-tuning需要利用海量的标注数据进行训练才能获得比较好的效果,但是这样也会造成对其它未训练过的任务上表现差,所以GPT-3并没...
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。
在NLP领域,GPT-1 开始使用大量无标签文本数据进行预训练 (Pre-training),然后通过标签文本数据针对不同的下游任务进行微调 (Fine-tuning)。 GPT-1 使用 Transformer 的解码器进行特征提取。解码器使用 Masked Self-attention,由于掩码作用,GPT是一个单向模型,它只能依赖已生成的上文来预测下一个词。
2019年2月OpenAI 在GPT-1的基础上又发布了GPT-2,进行了诸多改进,实现执行任务多样性,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。在其相关论文中它在8个测试语言建模数据集中的7个数据集上实现了当时最先进的结果。
GPT采用了transformer的Decoder作为框架,并采用了两阶段的训练方式。 首先,在大量的无标记数据集中,进行生成式训练(Generative Pre-training); 然后,在在特定任务进行微调(fine-tuning)。 https://openai.com/index/language-unsupervised/ 二、GPT-1的意义
随着ChatGPT的发布,大语言模型的关注度和数量都在不断上升,它引领了人类进入了大模型时代,并且随着一轮一轮的迭代,最新模型已经进化到了GPT-4o。在众多大语言模型中,GPT系列因其代表性而备受关注,其发展历程和技术革新值得深入探讨。那么今天带大家回顾一下近年来GPT系列模型的发展。【参考中国人民大学《大语言模型...
GPT introduces a generative pre-training process on large-scale, unlabelled datasets to create a pre-trained model. This is followed by a discriminative fine-tuning phase on task-specific, small-scale labeled datasets. GPT is distinct from BERT in its use of traditional language ...
7.未来大模型发展将面临哪些新挑战？只有真做大模型的企业，才能回答出这7个问题 循环智能 发布了自主研发的千循大模型。此前，循环智能跟华为云一起联合发布了盘古大模型。当时大模型参数量级超过了1000亿，也就是说循环智能在2021年就已经迈入千亿大模型俱乐部。麒麟合盛APUS 发布了天燕大模型AiLMe。基于天燕大...