最近，OpenAI 团队训练了 GPT-3（这是一个具有 1750 亿参数的自回归语言模型，参数量是之前任何非稀疏语言模型的 10 倍），并在少样本（few-shot）环境下对其性能进行了测试。在所有任务中，GPT-3 无需进行任何额外的梯度更新或微调，完全只通过模型与文本的交互，即可直接应用于特定任务与少样本 demo。GPT-3 ...
输入:一句话,表示为(nctx,nvocab),含义为(输入单词数量,总单词数量) 输出:一个形状为(nctx,dmodel)的向量,含义为(输入单词数量,向量维度),我们叫它h0 word embedding 参数:变换矩阵,形状为(nvocab,dmodel) 位置编码参数:变换矩阵,形状为(nctx,dmodel) 参数量:nvocabdmodel+nctxdmodel Transformer模块1 --...
GPT-3基于 CommonCrawl (从2016年到2019年收集了近1万亿个单词)、网络文本、书籍、维基百科等相关的数据集进行训练。GPT-3的参数量高达1750亿，相比之下，GPT-2的最大版本也只有15亿个参数，而微软早前推出的全球最大的基于Transformer的语言模型有170亿个参数。GPT-3模型在一系列基准测试和特定领域的自然语言处理...
孙茂松教授举了GPT3的例子，它的模型参数达到1750亿个，把大模型大数据大计算推向了极致。GPT-3没有接受过任何特定任务的训练，但可通过样例学习完成十余种文本生成任务（如：问答、风格迁移、网页生成、自动编曲等）。GPT3推出后，社会对它的威力也有各种各样的评论，比如说火爆全球的GPT3，凭什么砸大家饭碗等等。...
直到Meta AI发布了一篇论文，直接复现了一遍GPT-3，效果不输原版，还全开源了出来，从代码、模型到部署，服务一条龙，从此1750亿参数全量GPT-3触手可得。论文链接：https://arxiv.org/abs/2205.01068 仓库链接：https://github.com/facebookresearch/metaseq/tree/main/projects/OPT Meta并且还给模型改了个名字OPT...
Cerebras 开源七个 GPT-3 模型，参数涵盖 1.11 亿到 130 亿 出品|开源中国 AI 芯片公司 Cerebras 宣布在 Apache-2.0 协议下开源了一个包含七个 GPT 模型的 Cerebras-GPT，参数涵盖 1.11 亿、2.56 亿、5.9 亿、13 亿、27 亿、67 亿和 130 亿。开放出来的内容包括模型架构、训练算法和权重，供研究...
研究人员称，包含了 1.6 万亿参数和 2048 名专家的模型 Switch-C 显示 “完全没有训练不稳定性”。然而，在桑福德问答数据集的基准测试中，Switch-C 的得分居然比仅包含 3950 亿个参数和 64 名专家的模型 Switch-XXL 还要低一点，对此，研究人员认为是因为微调质量、计算要求和参数数量之间的不透明关系所致。在...
虽然是 1750 亿参数模型 GPT-3 的复现，此次开源的模型里较大的版本也只达到了 GPT-3 商用版里最小模型的参数量，不过 Eleuther AI 表示未来会进一步开源 10B 版本和原始大小版本的 GPT-3 模型参数。这一项目一经发布，就受到了 AI 社区的关注，目前该项目已收获 2.9K star 量。 项目地址：https://github...
GPT 网络是由很多层 Transformer Layer 组成,每一层内部是一个由多层 MLP 和 attention 机制组成的子图,对于参数规模 1T 的 GPT 而言就有 128 层的 Transformer Layer,这个超大超深的网络被分割成了 64 个 stage (阶段),每个 stage 跑在 6 台 DGX-A100 上,其中 6 台机器之间进行数据并行,每台机器内部的 ...
GPT-3的参数量高达1750亿,相比之下,GPT-2的最大版本也只有15亿个参数,而微软早前推出的全球最大的基于Transformer的语言模型有170亿个参数。 GPT-3模型在一系列基准测试和特定领域的自然语言处理任务(从语言翻译到生成新闻)中达到最新的SOTA结果。 GPT-3只是参数量巨大吗?