在第 3.2 节中,我们评估了“闭卷”问答任务:需要使用存储在模型参数中的信息来回答一般知识问题。在第 3.3 节中,我们评估了模型在语言之间进行翻译的能力(尤其是单样本和少样本)。 在第 3.4 节中,我们评估了模型在 Winograd Schema 任务上的性能。 在第 3.5 节中,我们评估涉及常识推理或问答的数据集。 在第3...
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。
他进一步补充道,GPT-3 的目标是做一个通用的语言模型,用更少的领域数据、且不经过精调步骤去解决问题。如果存在中文的 GPT-3 模型,对于标注数据量不足的中文 NLP 场景,GPT-3 有一定的效果改善作用,但是投入产出性价比有待商榷。 同时,苏海波还说:“GPT-3 能够带来一定的作用,对标注数据量的依赖会变得更少,...
PLUG是目前中文社区最大规模的纯文本预训练语言模型; PLUG集语言理解与生成能力与一身,在语言理解NLU任务上,以80.614分刷新了Chinese GLUE分类榜单的新纪录第一名,在语言生成(NLG)任务上,在多项业务数据上较为State-of-the-art平均提升8%以上。 PLUG可为目标任务做针对性优化,通过利用下游训练数据finetune模型使其...
·论文中对比了 42 个评估准确率的 benchmarks,模型大小和模型表现的对比: ·零样本学习 (zero shot) 模型效果和模型表现提升稳定;小样本学习 (few shot) 模型表现提升较快些。 ·横轴体现了模型效果与模型大小的幂律分布 :GPT2 大约是 1.5B, GPT-3 是 175B。前者在大多数任务上准确率只有 20% 左右,而后...
2. 推理速度: 模型推理速度是评估一个机器学习模型性能的重要指标之 一。在实际应用中, 模型的推理速度往往直接影响着用户的体验和系 统的效率。高效的模型推理速度可以缩短处理时间, 提高用户满意度, 减少计算资源的浪费。微软发布的多语言机器翻译模型 DeltaLM 在英 语到中文的翻译方向上大约耗时 150ms/token (...
文心一言则是百度推出的一款侧重于中文自然语言处理的GPT模型，然而免费版本只能使用3.5生成速度慢理解能力...
如果GPT3-中文-1.3B和2.7B里面只有pt文件,没有bin文件,就和你说的一样无法使用from_pretrained()方法直接加载。 可以试试看就是使用torch.load()方法加载pt文件,然后使用model.eval()方法将模型设置为评估模式,最后使用model.to()方法将模型转换到指定的设备上。 2023-02-05 22:30:28 发布于广东 举报 赞同 ...
英文语言模型评测有GLUE、SuperGLUE，例如GPT-3这类的各种预训练模型都会在上面进行评估。和GLUE类似，CLUE是中文第一个大规模的语言评估基准。其中包了括代表性的数据集、基准（预训练）模型、语料库和排行榜。而这些数据集也会覆盖不同的任务、数据量、任务难度等。顺便安利一下最近新出的国内首个以数据为中心的AI...
英文语言模型评测有GLUE、SuperGLUE,例如GPT-3这类的各种预训练模型都会在上面进行评估。和GLUE类似,CLUE是中文第一个大规模的语言评估基准。其中包了括代表性的数据集、基准(预训练)模型、语料库和排行榜。而这些数据集也会覆盖不同的任务、数据量、任务难度等。