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)...
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...
GPT系列论文解读:GPT-2 青云遮夜雨 天津大学 电子信息硕士在读1 人赞同了该文章 GPT系列 GPT(Generative Pre-trained Transformer)是一系列基于Transformer架构的预训练语言模型,由OpenAI开发。以下是GPT系列的主要模型: GPT:GPT-1是于2018年发布的第一个版本,它使用了12个Transformer编码器层和1.5亿个参数。
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...
然而，GPT团队坚持Transformer解码器在任务中同样有效。几个月后，发表了GPT-2，训练了一个比BERT更大的模型。尽管如此，将GPT-1模型在更大数据集上训练一个更大的模型(15亿参数)仍与BERT模型对比优势不大。论文强调Zero-Shot概念，模型在未见过的情境中进行推理和处理的能力。在自然语言处理中，Zero-...
🚀今天整理的50个顶级ChatGPT学术论文指令,强烈建议你收藏! 1️⃣可以帮你翻译晦涩难懂的论文 2️⃣可以帮你解读代码和数学公式 3️⃣可以帮你写绘图代码 4️⃣可以帮你修改代码中的bug 5️⃣可以帮你写投稿信 6️⃣可以帮你绘 - AI小悟空于20
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。
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。
NLP论文解读:GPT-2 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...
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 ...