设置句长为Padding的1/2。GPT-3-24-Layers for TP=2, GPT-3-48-Layers for TP=4。以高度优化的英伟达FasterTransformer GPT-3作为对比方案。FasterTransformer在其4.0版本中推出了分布式推理特性，目前支持GPT-3模型的分布式推理，但由于其纯C++代码高度耦合的特点，灵活度与易用性相对较低。此外，对于NLP推理输...
1.3 GPT-3 的模型架构 GPT-3 延续 GPT-2 的 Transformer Decoder 架构,以及它的 modified initialization,pre-normalization和 reversible tokenization。但是使用了 Sparse Attention[1]。如图3所示是 GPT-3 不同尺寸的模型,最大的模型达到了 175B 参数的量级。所有模型的输入 token 数都是n_{ctx}=2048。 图3...
1750亿参数的GPT-3，模型层足足有8列，密密麻麻没遍布了整个屏幕。GPT-2模型不同参数版本的架构可视化，差异巨大。如下是有150亿参数GPT-2（XL），以及有1.24亿参数GPT-2（Small）。这个3D模型可视化还展示了，大模型生成内容的每一步。这里，Bycroft主要分解了OpenAI科学家Andrej Karpathy打造的轻量级的GPT模型...
GPT-3 是由 OpenAI 创建的尖端语言模型,OpenAI 是人工智能研发的前沿公司。OpenAI 于 2020 年 5 月发布了 GPT-3 的研究论文,随后于 2020 年 6 月通过OpenAI API发布了对 GPT-3 的访问权限。自 GPT-3 发布以来,来自不同背景的人们,包括技术、艺术、文学、营销等领域的人们,已经找到了数百种令人兴奋的模型...
作为一个深耕 NLP 企业服务的团队，循环智能看到了 GPT-3 等大规模预训练模型的潜力，但也看到了它们在落地过程中的局限。「盘古」模型正是为了克服这些局限而生。在最近的一次访谈中，循环智能 NLP Moonshot 团队向机器之心介绍了这个项目的初衷、挑战和具体的解决方案。GPT-3 很强，但到了业界不好用 GPT-3 ...
顺着GPT3.5系列接着看，从text-davinci-002开始，OpenAI开始引入新技术基于PPO算法的RLHF，得到text-davinci-003。此时，它在大部分基准上的表现和前代模型持平或略变差，说明作用不是特别明显（在开源模型身上也是如此）。但有一个除外：编码任务，最高足足增加了近30分。联想到前面code-davinci002采用SFT技进化...
1.GPT 模型 1.1 GPT 模型简介 在自然语言处理问题中，可从互联网上下载大量无标注数据，而针对具体问题的有标注数据却非常少，GPT 是一种半监督学习方法，它致力于用大量无标注数据让模型学习 “常识”，以缓解标注信息不足的问题。其具体方法是在针对有标签数据训练 Fine-tune 之前，用无标签数据预训练模型 Pre...
英伟达表示，自 2017 年底发布 Tesla V100 之后，训练最大模型的算力需求增长了 3000 倍。在这里面 GPT-2 也不在最高的位置了，微软今年 2 月推出的 Turing NLG（170 亿参数）、英伟达的 Megatron-BERT（80 亿参数）排名前列。GPT-3 要放进这个表里，尺度表还要再向上挪一挪。另有网友吐槽，GPT-3 共 72 ...
效果超越GPT-3 当然按照惯例，在最后LLaMA还是得和其他大模型做做比较（是骡子是马，咱得拉出来遛遛）。其中，大家比较熟悉的就是GPT-3，直接看看它们俩之间的效果比较：相较于有1750亿参数的GPT-3，最多只有650亿参数LLaMA赢麻了：它在大多数基准上都要优于GPT-3。比如说常识推理：或者说一些基础问题的解决：...
🤖 GPT-3:OpenAI发布的首个百亿规模的大模型,非常具有开创性意义。现在的大模型都是对标GPT-3,GPT-3依旧延续自己的单向语言模型预训练方式,只不过这次把模型尺寸增大到了1750亿,并且使用45TB数据进行训练。📝 T5(Text-To-Text Transfer Transformer):Google T5将所有NLP任务都转化成Text-to-Text(文本到文本)...