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)...
BERT的横空出世,利用与GPT相似的思路,使用Transformer编码器训练了更大的模型,得到了比GPT更好的效果,但是GPT的作者Alec Radford仍然坚定Transformer解码器在此类任务中的效果同样好,几个月后发表了GPT-2,Alec Radford训练一个比BERT更大的模型,,但他发现将GPT-1模型在更大的数据集训练一个更大的模型(15亿参数)仍...
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...
GPT-2论文的贡献主要在于证明了GPT模型在无标签数据集训练后，仍能在多个任务中取得良好效果。在包含数百万网页的新数据集上，语言模型开始学习这些任务，生成的答案在CoQA数据集上达到55 F1，超越或匹配多个基线系统。模型容量对于Zero-Shot任务迁移的成功至关重要，增加容量能提高对数线性方式的性能。GPT-...
在这篇论文中,OpenAI的研究团队提出了一种名为“自适应阈值匹配”(Adaptive Threshold Matching)的方法。该方法的核心思想是利用GPT-2来监督GPT-4的训练过程。具体来说,他们通过比较GPT-2和GPT-4在相同输入下的输出,来调整GPT-4的参数,使其与GPT-2的对齐程度更高。这一过程是在训练过程中自动完成的,无需人工...
连nature都发文强推的chatGPT顶级学术论文指令! 1.可以翻译晦涩难懂的论文 2.可以解读代码和数学公式 3.可以写绘图代码 4.可以修改代码中的Bug 5.可以写投稿信 6.可以绘制图片 7.可以写总结 #chatgpt #ch - 人工智能杂货铺(看我简介版)于20241105发布在抖音,已经收获了3
NLP论文解读:GPT-2 摘要 自然语言处理中,使用标注数据集的有监督fine-tuning方法成为主流。本文使用自行构建的新数据集WebText构建了一个语言模型直接处理下游任务。处理阅读理解任务时,GPT-2没有使用该task的标准训练集CoQA(127000+)进行fine-tuning,仍然好过4个baseline中的3个。语言模型的容量是零样本学习任务的重...
NLP论文解读:GPT-2 摘要 自然语言处理中,使用标注数据集的有监督fine-tuning方法成为主流。本文使用自行构建的新数据集WebText构建了一个语言模型直接处理下游任务。处理阅读理解任务时,GPT-2没有使用该task的标准训练集CoQA(127000+)进行fine-tuning,仍然好过4个baseline中的3个。语言模型的容量是零样本学习任务的重...
openai怎么做embedding | 刚读完openai的text/code embedding paper,这篇论文对应其v1版的embedding产品。方法很简单:GPT3初始化+对比学习(in-batch negative)+超大的batch(万级别)+海量数据(text用internet数据中相邻片段为正样本、code用开源代码中注释和code为正样本)。openai由此得到了real通用的embedding模型,可以同...
Self-Rewarding model perform well on AlpacaEval 2 leaderboard 在AlpacaEval 2.0 排行榜上进行评估。 随着训练的迭代,与 GPT4-Turbo 的胜率不断提升,从迭代 1 的 9.94% 到迭代 2 的 15.38% 再到迭代 3 的 20.44%。 迭代3 的模型优于许多现有的模型,包括 Claude 2、Gemini Pro 和 GPT4 0613。 注意到...