GPT-2是用一种名为WebText的数据集来训练的,这个数据集是一个网络文本的宝库,里面装着从Reddit收集的大量网页链接所指向的内容,每个链接至少需要有三个赞才会被选中。这样做的好处是,选中的文本往往质量较高,更具代表性。在这个数据集中,GPT-2可以接触到形形色色的文本,从新闻报道、科学文章到博客和小说等等。通...
与BERT相比,GPT使用了一种掩码语言模型的方法,从而在语言理解能力上有所提高。与ELMo相比,GPT采用了一种更加先进的Transformer架构,从而在模型的性能和泛化能力上更加优越。 结论 GPT是一种新的基于Transformer的预训练模型,采用了非监督学习和多任务学习的方法,具有很强的语言理解能力和泛化能力。GPT可以应用于各种自然...
这种新的语言模型,称为GPT-2,它可以在大规模的未标注文本上进行预训练,并在零样本设置中执行多种自然语言处理任务。作者使用了一个包含超过4000万个网页的数据集,称为WebText,来训练GPT-2,并展示了它在阅读理解、翻译、摘要、问答等任务上的优异表现。 2 方法 语言建模通常被视为从一组示例(x1,x2,…,xn)...
论文:Language Models are Unsupervised Multitask Learners 作者:Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei, I. Sutskever 时间:2019 介绍 GPT-2 是一个有15亿参数的模型,GPT-2的想法是转向一个通用的系统,不需要进行数据集的标注就可以执行许多的任务; 因为数据集的创建是很难的,我们很...
OpenAI发布的一个小版本GPT-2:https://github.com/openai/gpt-2 官网:https://www.openai.com/blog/better-language-models/ 原论文最后是一个十几页的附录,里面给出了GPT-2生成的一些例子,有兴趣的话可以阅读原论文。 其他资料: https://www.jiqizhixin.com/articles/OpenAI-GPT-2 ...
GPT-2论文阅读,简介题目:LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners翻译:语言模型是无监督多任务学习者点击下载pdf概要:以往的自然语言处理任务:问答、翻译、阅读理解、总结,需要使用特定的有标签数据集进行监督训练。本文仅仅使用从网页搜集的数据集WebText,
GPT-2监督GPT-4防止AI毁灭人类 OpenAI超级对齐团队首篇论文出炉 超级对齐：用较弱的模型监督较强的AI模型实现泛化能力的提升和超级AI的可控性 近日，OpenAI的超级对齐团队发布了一篇引人注目的论文，介绍了一种全新的方法来对齐超级AI模型。通过用较弱的模型来监督较强的模型，实验表明这种方法能够显著提高AI模型的...
GPT在做迁移的是后用的是一个任务相关的输入的一个表示 相关工作 Framework 选用·transformer解码器 微调标号 给你一个序列预测这个序列的下一个词 给你完整的序列预测序列对应的标号两个一起训练效果是最佳的 NLP应用分类 分类 实验 GPT2 做了一个新数据集,使用zero-shot,子任务上不提供相关样本,直接使用预训练...
二、GPT2源码运行的前置准备 首先,我们需要确保系统环境满足要求。一般来说,需要安装合适版本的Python,因为GPT2的源码主要是基于Python编写的。这就好比建房子需要先准备好合适的工具一样。同时,还需要安装一些必要的Python库,例如TensorFlow或者PyTorch,它们就像是建筑房子的砖块和水泥。另外,获取GPT2的源码是运行的前提...
A complete description of how this code works is available at https://nicholas.carlini.com/writing/2023/chat-gpt-2-in-c.html Running the code First download the GPT-2 neural network bash download.sh First compile the code with, for example gcc -O3 c_chat_gpt_2.c -lm If you want...