强烈推荐,阅读更舒服:【一个本子】GPT-2论文精修翻译系列 原论文地址: d4mucfpksywv.cloudfront.net原github地址: https//github.com/openai/gpt-2 Language Models are Unsupervised Multitask Learners Alec Radford | Jeffrey Wu | Rewon Child | David Luan | Dario Amodei | Ilya Sutskever OpenAI, San Fra...
GPT综述 论文: GPT1: Improving Language Understandingby Generative Pre-Training GPT2: language_models_are_unsupervised_multitask_learners GPT3: language-models-are-few-shot-lea… 赵更聊AI发表于GPT学习... 模型整理 - RAG的综述论文 Dev-Z...发表于模型方法 RAG研究论文大全 AI智研所发表于AI- L.....
论文地址：https://cdn.openai.com/papers/weak-to-strong-generalization.pdf 经验证，通过GPT-2可以激发出GPT-4的大部分能力（接近GPT-3.5的性能），甚至可以正确地泛化到小模型失败的难题上。OpenAI此举开辟了一个新的研究方向，让我们能够直接解决一个核心挑战，即调整未来的超级AI模型，同时在迭代的实证中取得...
论文地址:网页链接 该论文由 Alec Radford, Jeffrey Wu, Rewon Child, David Luan, Dario Amodei, Ilya Sutskever 等人撰写的,于2019年发布。它对当代自然语言处理(NLP)领域产生了重大影响。这篇论文继续了GPT(Generative Pre-Training)系列的研究,介绍了基于Transformer架构的GPT-2模型,一个规模更大、能力更强的大...
如论文所提到,在过去经验中,还未曾有过将预训练的大语言模型应用于非自然语言的任务当中,这是史无前例的一次成功尝试,证明了预训练大语言模型也可以突破语言形式赋能无线通信。 更值得一提的是,通过这次实验和尝试,大语言模型必将开启...
在这篇论文中，OpenAI 对「人类监督超级人工智能」这个问题做了一个简单的类比：让小模型监督大模型。研究表明，15 亿参数的 GPT-2 模型可以被用来激发 GPT-4 的大部分能力，使其达到接近 GPT-3.5 级别的性能，甚至可以正确地泛化到小模型失败的难题上。OpenAI 将这种现象称为「弱到强泛化」（Weak-to-strong ...
不仅如此，Alec Radford 还参与了GPT-3 论文的撰写、以及 GPT-4 的预训练数据和架构研究工作。2020 年，到了 GPT-3 阶段，参数相较于 GPT-2 增加两个数量级以上，达到了 1750 亿参数，在许多 NLP 数据集上都有很强的性能（包括翻译、问题解答和完形填空任务），以及一些需要动态推理或领域适应的任务（如解译...
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; ...
【论文笔记】Efficient Context and Schema Fusion Networks for Multi-Domain Dialogue State Tracking dstlsschemastatetoken 对于多域 DST,由于候选状态的数量和对话长度的增加,数据稀疏性问题 是一个主要障碍。 yhlin 2023/02/13 5350 【论文笔记】Jointly Optimizing State Operation Prediction and Value Generation ...
原始的 transformer 论文引入了两种类型的 transformer 模块，分别是：编码器模块和解码器模块。1. 编码器模块 首先是编码器（encoder）模块：原始 transformer 论文中的编码器模块可以接受长度不超过最大序列长度（如 512 个单词）的输入。如果序列长度小于该限制，我们就在其后填入预先定义的空白单词（如上图中的<pad...