有论文称,将模型大小加倍只能提高1.5%的准确率,并认为“继续增加硬件和数据规模并非进步之道”。作者认为还有很大的提升空间,在零样本的情况下,GPT-3在Lambada上达到了76%的准确率,比之前最佳水平高出8%。 标准语言模型无法识别LAMBADA数据集中句子末尾的单词,从而给其他可能的词语赋予概率。过去使用停用词(排除“...
从去年立项打造 UCLAI 开始，出门问问一开始照着 GPT-3 的论文描述，一成不变地去复现模型，借由大量的实验，进一步了解模型的内在相关运作机制和表现，以及洞察为什么小样本学习能够运作还有模型结构上有什么局限性。接着，改造开始了。团队开始着手修改他们的「GPT-3」，如中文专用词典、双向上下文建模、稀疏注意力机...
zero-shot learning 定义:不允许输入任何范例,只允许输入一则任务说明 示例:向模型输入“这个任务要求将中文翻译为英文。销售->”,然后要求模型预测下一个输出应该是什么,正确答案应为“sell”。 本文研究内容:本文训练了一个拥有175billion参数的自回归语言模型(GPT-3),并利用两组NLP数据集和一些全新的数据集评估了...
GPT3 论文 :Language Models are Few-Shot Learners arxiv.org/pdf/2005.1416 简单总结以上就是:预训练模型越来越大,基于微调(fine-tune)的方法对硬件的要求越来越高,比如现在需要申请使用的GPT-3来说就需要GPU集群才能使用,所以慢慢的出现一种继续Prompt的方法来降低使用大模型的开销与门槛,也提供了一种新的抽取...
中文实践,检验效果 要真正确认一个方法或模型的价值,看论文的实验表格是不够的,论文给出的实验结果谁都不好说能否复现,其次就算英文上能复现也不代表中文上有价值,因此最实际的还是亲自动手做实验验证。下面是笔者的实验代码,供读者参考: Github 地址:
这个技巧似乎也不需要对GPT-3做魔改,已经有人在OpenAI官方Demo上成功复现,甚至换成中文也行。 英文题干中文提示,GPT-3给出正确中文答案。 最早把这篇论文转发到社交网络的谷歌研究员表示,新的all you need增加了。 看到这里,各路大佬纷纷脑洞大开,玩起了...
4月19日,阿里巴巴达摩院发布中文社区最大规模预训练语言模型PLUG(Pre-training for Language Understanding and Generation)。该模型参数规模达270亿,集语言理解与生成能力于一身,在小说创作、诗歌生成、智能问答等长文本生成领域表现突出,其目标是通过超大模型的能力,大幅提升中文NLP各类任务的表现,取得超越人类表现的性能...
GPT3论文全称及链接： 《Language Models are Few-Shot Learners》从GPT2和GPT3的标题来看，Open AI发布的一系列GPT模型旨在通过autoregressive方式训练大一统的语言模型，使其具备通用和强大的表征能力。在具体应用中，即使没有或只有少量任务相关的labeled数据，语言模型也能取得良好表现。以下是三个问题，以...
在硬件设施方面,为训练该 CPM 模型,共有 64 块 V100 显卡投入使用。经过预训练的 CPM 模型可以用来促进诸多下游中文任务,例如对话,论文生成,完形填空和语言理解等等。 当前主流的并行策略主要分为数据并行、模型并行和流水并行,具体来说: ●数据并行是将每一批次的数据切分成几部分,分别发送到模型的多个镜像中进行...
英文题干中文提示,GPT-3给出正确中文答案。 最早把这篇论文转发到社交网络的谷歌研究员表示,新的all you need增加了。 看到这里,各路大佬纷纷脑洞大开,玩起了梗。 如果鼓励AI“你能行的,我相信你”会怎样? 威胁AI一下说“时间不多了”或者“你头上有把枪”又会如何?