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 层使用相同的权重矩阵
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 ...
也就是说,预训练好的大模型,在迁移到下游任务上面时,可以不用 Fine-Tuning 了,也就是不用再更新参数了。尽管 GPT-2 的 Zero-Shot 性能还不够强悍,但是它至少从概念上证明了在不重新训练大模型参数的情况下,是可以直接使用预训练的参数以 Zero-Shot 的方式来做下游任务的。 GPT-2 的不足之处是:仅仅从概念...
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...
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——NanoGPT，参数量为85000。地址：https://bbycroft.net/llm 看过...
然后把它的超参数“µ迁移”到一个有67亿参数的大规模GPT-3上,结果发现它的性能和原始的GPT-3完全相当——尽管原GPT-3的参数规模还是它的两倍! 而这一调整成本只占整个预训练成本的7%。 由于模型规模增大,直接调整小型模型的成本仍大致相同,如果用该方式来调参175亿规模的GPT-3,其成本可能最多只有总预训练成...
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...
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 ...