GPT-2完全抽象的输出与目前在许多问答和阅读理解数据集上处于领先地位的基于指针网络的提取式输出有很大不同。考虑到GPT微调的成功,计划在decaNLP和GLUE等基准测试中进行微调研究,特别是因为目前尚不清楚GPT-2额外的训练数据和容量是否足以克服BERT所证明的单向表示的低效性。
GPT系列是当前自然语言处理领域下最流行,也是商业化效果最好的自然语言大模型,并且他的论文也对NLP的领域产生巨大影响,GPT首次将预训练-微调模型真正带入NLP领域,同时提出了多种具有前瞻性的训练方法,被后来的BERT等有重大影响的NLP论文所借鉴。 @TOC 前言 BERT的横空出世,利用与GPT相似的思路,使用Transformer编码器训...
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-...
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)。
Claude2十万字上下文突破焦点阅读 | AI公司Anthropic在上一周发布了Claude2模型,最令人瞩目的突破在于支持100K上下文的输入,并且面向英美地区全面开放。相较GPT最高32K的上下文,Claude2能支持一次性传入近十万字的书籍,对于阅读和信息提取效率都有十足的提高。
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...
通过在 Llama 2 70B 上应用作者的方法迭代三次,得到的模型优于 Alapaca Eval 2.0 排行榜上包括 Calude 2、Gemini Pro、GPT-4 0613 在内的许多模型。 作者认为,虽然这只是一项初步研究,但为可以在两个维度上不断改进的模型的相关研究打开了一扇门。