大模型从业者可以借助它来明确自己与领先模型的差距到底在什么地方，从而有的放矢地完善自己的产品。具体来看，GPT-Fathom主要是解决了其他大模型评测方法的三个不足：setting标准不一致：是否使用思维链（CoT）、样本数量等设置，以及答案评价方法没有统一标准模型和任务收集不完整：测试关注的能力不全面，缺乏对早期模型...
GPT-3 是一个自然语言处理 AI 大模型，于 2020 年由 OpenAI 公司推出。它的核心组成部分是一个具有 1750 亿个参数的神经网络，可以用来完成各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译、问答等。与 AlphaGo 不同的是，GPT-3 使用了无监督学习技术，这意味着它不需要人为地标记数据，而是可以直接从原始数据中学习。G...
LLaMA模型也有着其他大语言模型的通病：会产生偏见性、有毒或者虚假的内容。开源吸引来的更多的研究可以帮助解决这个问题。不过讲了这么多，Meta的这个LLaMA模型到底能做啥？扎克伯格直接在Facebook放出豪言，这是AI大语言模型里的新SOTA：生成文本、进行对话、总结书面材料以及解决数学定理或预测蛋白质结构等它都能干。论...
GPT序列openAI的生成式预训练模型,整个GPT序列发展到GPT4,主要经历四个阶段: 第一阶段:GPT1~2:主要使用的Transformer中Decoder部分模型架构做NLP任务,采用的是基本框架pre-train + fine-tune模式。论文地址:GPT、GPT-2。 第二阶段:GPT-3,网络结构还是使用Decoder,但采用的是基本框架pre-train + prompt的方式。 第...
回到全称,CLIP 的最后一个词是 pretraining,所以其本质还是预训练模型,但是它可以用于涉及匹配图像和文本的各种下游任务,例如图像分类、零样本学习和图像描述生成等。例如,CLIP 可用于将图像分类为自然语言标签给出的类别,例如 “狗的照片” 或 “风景画”。CLIP 还可用于通过使用以 CLIP 提取的图像特征为条件的语言...
是时候重新审视这个「无所不能的」模型了！GPT-3，「出道即巅峰」界的代表。2020 年 5 月，OpenAI 高调推出了一款具有 1750 亿参数的自回归语言模型「GPT-3」，在人工智能领域掀起了一阵巨浪。从参数量上看，它比当时全球最大的深度学习模型 Turing NLP 大上十倍，从功能上看，它可以答题、翻译、写文章，还...
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 ...
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...
OpenAI 指出，这是因为原版 GPT-3 的训练语料数据来自全网，并且模型的设计功能就是根据现有单词预测下一单词，它的任务不是“根据用户的需要，安全地完成语言任务”。也即，原版的 GPT-3 模型并没有和用户“对齐”(align)。在新模型的训练中，OpenAI 采用了一种已经存在的训练技巧，从人类反馈中进行强化学习 (...
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 Pretrain...