3 -Word Embedding结构,大约1%~30%,和模型最终的大小相关,模型越大,这一层占比越小 Feed Forward 结构和 Attention 结构 差不多是 2:1 的参数量。 模型尺寸和参数量的关系 参数量随着层数增加而线性增加,但是和层内embedding的维度成平方的关系 为什么没有输出层的参数? 因为Word Embedding 和最后的 Prediction...
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 ...
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？此次发布的GPT-3还是沿用了之前的单向tr...
GPT-3有1750亿参数,模型参数实在大到恐怖,以至于用在子任务的时候也不大能去微调。因此GPT-3用于下游任务时,不做任何梯度更新。 GPT模型指出,如果用Transformer的解码器和大量的无标签样本去预训练一个语言模型,然后在子任务上提供少量的标注样本做微调,就可以很大的提高模型的性能。GPT-2则是更往前走了一步,说在...
GPT-3拥有1750亿个参数,第二大语言模型拥有170亿个参数。 谷歌曾在今年1月发布一个拥有1.6万亿个参数的语言模型Switch Transformer,但这是个“稀疏”模型,每个参数的工作量都会减少。 加拿大蒙特利尔大学和谷歌研究人员William Fedus说,就性能而言,这相当于一个参数量介于100亿到1000亿之间的“稠密”模型。
那个语言模型又迭代了，现在有1750亿个参数。这个让英伟达狂喜，让调参师流泪的数字来自OpenAI，史上最大AI语言模型——GPT-3。单单论文就有72页。OpenAI表示，通过GPT-3，他们证明了无需梯度更新，无需微调，规模更大的语言模型就可以大大改善无关任务和小样本（few-shot）学习的性能，达到最先进微调方法的水准。...
3 月 22 日，EleutherAI 的开源项目 GPT-Neo 宣布放出复现版 GPT-3 的模型参数（1.3B 和 2.7B 级别），并将其更新在了 Colab notebook 上。 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 ...
但能否用上预训练模型，主要取决于大公司是否想做「慈善」，毕竟大模型的训练动辄就是成百上千个GPU，还得搜集海量的训练数据，还得给算法工程师开工资，曾经有人估算，想训练一次5300亿参数量模型的PaLM，光租卡就至少得花900万美元。而本次OpenAI没有开放GPT-3，而是和微软站队，也是引起了大量从业者的不满，...
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。
在 GPT-3 之前，最大的 AI 语言模型是微软在今年 2 月推出的 Turing NLG，当时拥有 170 亿参数的 Turing NLG 已经标榜是第二名 Megatron-LM 的两倍。没错，仅短短 5 个月的时间，GPT-3 就将头号玩家的参数提高了 10 倍！Nivdia 的黄老板看了看年初刚画的产品算力曲线，发现事情并不简单。OpenAI 曾于 ...