在这个过程中完全没有调整 model,完全没有所谓的 gradient descent,直接输入文字当作指示,这些文字就让它知道接下来要做什么,期待它看到这些题型的说明和范例,就可以真的回答问题。 在GPT-3 这篇 paper 里,他们把这种学习的方式叫做 “in-context Learning”。 GPT-3 的神奇之处 那么,GPT-3 这篇 paper 表现如何?
在这个过程中完全没有调整 model,完全没有所谓的 gradient descent,直接输入文字当作指示,这些文字就让它知道接下来要做什么,期待它看到这些题型的说明和范例,就可以真的回答问题。 在GPT-3 这篇 paper 里,他们把这种学习的方式叫做 “in-context Learning”。 2 GPT-3 的神奇之处 那么,GPT-3 这篇 paper 表现...
(paper)GPT-3 李峰 在读PhD3 人赞同了该文章 Motivation GPT-3依旧延续自己的单向语言模型训练方式,只不过这次把模型尺寸增大到了1750亿,并且使用45TB数据进行训练。同时,GPT-3主要聚焦于更通用的NLP模型,解决当前BERT类模型的两个缺点: 对领域内有标签数据的过分依赖:虽然有了预训练+精调的两段式框架,但还是少...
在这个过程中完全没有调整 model,完全没有所谓的 gradient descent,直接输入文字当作指示,这些文字就让它知道接下来要做什么,期待它看到这些题型的说明和范例,就可以真的回答问题。 在GPT-3 这篇 paper 里,他们把这种学习的方式叫做 “in-context Learning”。 2GPT-3 的神奇之处 那么,GPT-3 这篇 paper 表现如...
现在的回答看似简单,但几年之后,谁又知道这一技术会引发怎样的困境,我们如何寻找出路?我们只知道已经打开了一扇大门,同时也希望打开的不是潘多拉魔盒。 原文链接: https://www.scientificamerican.com/article/we-asked-gpt-3-to-write-an-acad...
来源|PaperWeekly ©PaperWeekly 原创 · 作者|苏剑林 单位|追一科技 研究方向|NLP、神经网络 大家都知道现在 GPT-3 风头正盛,然而,到处都是 GPT-3、GPT-3 地推,读者是否记得 GPT-3 论文的名字呢?事实上,GPT-3 的论文叫做Language Models are F...
Mitigating negative effects such as harmful bias is a hard, industry-wide issue that is extremely important. Ultimately, our API models do exhibit biases (as shown in the GPT-3 paper) that will appear on occasion in generated text. Our API models could also cause harm in ways that we have...
In this paper we focus on zero-shot, one-shot and few-shot, with the aim of comparing them not as competing alternatives, but as different problem settings which offer a varying trade-off between performance on specific benchmarks and sample efficiency. We especially highlight the few-shot ...
©PaperWeekly 原创 · 作者|苏剑林 单位|追一科技 研究方向|NLP、神经网络 大家都知道现在 GPT-3 风头正盛,然而,到处都是 GPT-3、GPT-3 地推,读者是否记得 GPT-3 论文的名字呢?事实上,GPT-3 的论文叫做Language Models are Few-Shot Learners[1],标题里边已经没有 G、P、T 几个单词了,只不过它跟开始...
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03701250/document https://www.scientificamerican.com/article/we-asked-gpt-3-to-write-an-academic-paper-about-itself-then-we-tried-to-get-it-published/