HumanEval(Hand-Written Evaluation Set)包含164个人工设计的编程问题,每个问题包含函数名、注释、函数体、多个单元测试 手动实现是非常重要的:因为如果直接从网上找,比如说从leetcode上去扒,很有可能你的这个问题就在你在训练集里面(数据泄露) 模型 训练数据 从GitHub上收集到了179GB的Python代码。对文件进行简单的过...
GPT-3 在共计 300B 的 token 上进行训练,其中 60% 来自经过筛选的 Common Crawl,其它则来自:webtext2(用于训练 GPT-2 的语料库),Books1,Books2 和维基百科。 更新版本的 GPT-3 还用了代码数据集进行训练(例如 Github Code)。每个部分的占比并不与与原始数据集的大小成比例,相反的,具有更高质量的数据集...
# Convert this from Python to R # Python version [ Python code ] # End # R version 为...
更直观的表现如下图所示（“粉圈”为进化后的text-davinci-001）。接着，GPT开始进入3.5系列，在该系列早期阶段，先是最基础的code-davinci002采用同样的技术进化成text-davinci-002。然而这一进化操作的效果属实不大，GPT的各项性能只有少数几个提升，更多是不增反减的。在此，作者引出他们的第一个结论，即：...
https://blogs.microsoft.com/ai/from-conversation-to-code-microsoft-introduces-its-first-product-features-powered-by-gpt-3/ 点击文末【阅读原文】移步InfoQ官网,内容更多更精彩! 今日好文推荐 Linux之父:我们不会用Rust取代C语言开发内核 雷军:年轻人入职半年内不要提意见;网易回应HR不当招聘言论:已解除劳动...
GPT-3增加了两项新功能:「编辑」与「插入」。 「编辑」让GPT-3更贴近真正的人类 过去,GPT-3和Codex会根据之前出现的文本在现有内容的末尾添加文本。 然而,无论是写文本还是写代码,真正人类的写作工作都不仅仅是个叠加字符的过程,它是一个既有文本不断被修正的迭代过程。
code-cushman-001 (Codex-12B) 和code-davinci-002。 前者是OpenAI初次尝试使用代码数据训练模型,尽管它的规模较小,但也取得了不错的代码能力。 后者是GPT3.5的基座模型,它是在GPT3的基础上使用RLHF+代码训练的结果,也就是文本和代码混合预训练。 可以看到,它大幅超越GPT-3(不止是编码能力)、在一些推理任务上...
人: Wire code to reverse an array.(编写代码以反转数组)。 AI: Can I use a method that already exists?(我可以使用一种已经存在的方法吗?) 人: Sure.(当然。) AI: Array.reverse(Array.reverse) 人: Good work. So if you had an array named "foo", and ...
更新版本的 GPT-3 还用了代码数据集进行训练(例如 Github Code)。每个部分的占比并不与与原始数据集的大小成比例,相反的,具有更高质量的数据集被更加频繁地采样。导致 OPT-175B 和 BLOOM-176B 失败的,可能是以下三个难点,它们使得开源社区难以收集到类似的数据: ...
code-cushman-001(Codex-12B)和code-davinci-002。 前者是OpenAI初次尝试使用代码数据训练模型,尽管它的规模较小,但也取得了不错的代码能力。 后者是GPT3.5的基座模型,它是在GPT3的基础上使用RLHF+代码训练的结果,也就是文本和代码混合预训练。 可以看到,它大幅超越GPT-3(不止是编码能力)、在一些推理任务上(如...