10.13.3 GPT-1实现 10.13.4 小结 引用 10.13 GPT-1模型 经过10.2节和10.6节内容的介绍,我们对基于多头注意力机制的网络模型已经有了深刻的认识。根据10.6节内容可知,BERT模型本质上只是一个基于Transformer编码器的网络结构,它通过多层多头注意力机制来对输入序列进行编码并完成后续下游任务。这种通过对整个文本序列同时...
在有监督学习的12个任务中,GPT-1在9个任务上的表现超过了state-of-the-art的模型。在没有见过数据的zero-shot任务中,GPT-1的模型要比基于LSTM的模型稳定,且随着训练次数的增加,GPT-1的性能也逐渐提升,表明GPT-1有非常强的泛化能力,能够用到和有监督任务无关的其它NLP任务中。GPT-1证明了transformer对学习词向...
GPT-1的训练分为两个阶段：无监督的预训练和有监督的微调。1.1.1 无监督预训练 GPT-1的无监督预训练基于语言模型进行。给定一个无标签的文本序列，模型的优化目标是最大化序列中每个词的条件概率乘积，即最大化似然值。这一过程中，GPT-1使用了滑动窗口机制，并在每个窗口内计算条件概率。这些参数通过随机梯度...
GPT-1 使用 Transformer 的解码器进行特征提取。解码器使用 Masked Self-attention,由于掩码作用,GPT是一个单向模型,它只能依赖已生成的上文来预测下一个词。 🔨 Hyper-parameter# GPT1(Totalparameters:About100M)---Tokenizer:Bytepairencoding(BPE)Positional encoder:LearnedpositionembeddingsTransformer block:Decoder...
🎉 今天,让我们一起回顾一下GPT1,这个被誉为“大模型开山鼻祖”的里程碑之作!📖 GPT1奠定了训练范式和模型结构,为后续的大模型发展奠定了坚实的基础。它的出现,标志着Decoder-Only架构的正式崛起。🔍 GPT1的训练范式包括预训练和微调两个阶段。预训练阶段通过Next Token Prediction任务,最大化下一个token出现...
OpenAI随后将研发重点转移到Transformer架构,并在2018年发布了GPT-1模型。GPT-1是基于生成式预训练(Generative Pre-Training)的Transformer架构,采用了仅有解码器的Transformer模型,专注于预测下一个词元。尽管GPT-1的参数规模相对较小,它采用了无监督预训练和有监督微调相结合的方法,以增强模型的通用任务求解能力。
gpt1模型结构 GPT-1(Generative Pre-training Transformer-1)是由OpenAI于2018年发布的第一个基于Transformer模型的预训练语言模型。它的结构主要基于Transformer的Decoder部分,但舍弃了Encoder部分以及Decoder中的Encoder-Decoder Attention层。GPT-1保留了Decoder的Masked Multi-Head Attention层和Feed Forward层,并扩大了...
本文将探讨GPT系列模型从GPT-1到GPT-4的发展历程及其对社会、经济和技术领域的深远影响。一、GPT-1的诞生与特点 2018年，Open AI发布了第一个GPT模型，标志着预训练语言模型时代的开始。GPT-1基于Transformer架构，拥有1.17亿参数，通过无监督学习的方式在大量文本数据上进行预训练。尽管相比后来的版本参数量较小，...
GPT1的做法是在大量的无标签语料上使用半监督(semi-supervised)的方法学习一个语言模型，然后在下游任务进行微调。截止目前，语言模型中我们能够想到较好的就是RNN和Transformer相关的内容了。相比于RNN，Transformer学到的特征更加稳健，文中解释说，与循环网络等替代方案相比，这种模型选择为我们提供了更有结构的内存，...
GPT-1:初始模型,基本文本生成,如简单故事续写,但细节简略 GPT-2:增强版本,提升文本质量,如详细文章撰写,适应多样任务 GPT-3:规模巨大,高效多任务,如精准翻译、复杂问答,文本更精确 InstructGPT:针对指令优化,如提供精确答案、生成特定格式文本 ChatGPT:对话专用模型,如进行自然对话互动,模仿人类聊天风格。