GPT-2使用了 WebText 数据集,包含从 Reddit 上爬取的 4500 万条链接的网页内容(约 40GB 文本),GPT-2的参数量为1.5B(最大版本),层数为48 层 Transformer 解码器,隐藏层维度为1600。 GPT-2和GPT在模型架构上有什么不同? 后置层归一化改为前置归一化(在每个子层之前进行层归一化),并在最后一个自注意力块...
GPT1是2018年6月发布的,参数量117M(1.17亿)。熟悉BERT的话理解GPT1就很简单。GPT1是用12个transformer decoder堆叠起来的,embedding的长度和BERT一样也是768,和transformer原版decoder不同的是,GPT1使用的decoder去掉了第二个MHA。 预训练任务就是预测下一个token。 finetune也简单,接softmax之后直接预测label fine...
模型大小,GPT-2最大15亿参数,GPT-1 为1 亿参数 4。 模型架构调整,层归一化 训练参数,batch_size 从 64 增加到 512,上文窗口大小从512 增加到 1024 优点:文本生成效果好,仅通过zero-shot学习,就有7个任务超过之前sota的方法 海量数据和大量参数训练出来的词向量有迁移到其他类别任务中而不需要额外训练缺点...
GPT-1的模型参数数量达到了数十亿级别。1.3.1 无监督训练 在无监督训练阶段，GPT-1主要关注于最大化给定文本序列的似然值。这通过调整模型的参数，使模型能够预测序列中每个词的出现概率来实现。1.3.2 有监督微调 在有监督微调阶段，GPT-1使用无监督训练得到的模型作为起点，针对特定NLP任务进行微调。这通常涉及...
第一代GPT-1诞生于2018年6月,训练参数量为1.2亿个,数据库规模为5GB;仅时隔半年之后,第二代GPT-2诞生于2019年2月,训练参数量为15亿个,数据库规模为40GB;第三代GPT-3诞生于2020年5月,训练参数量飞跃至1750亿个,数据库规模达到45TB。可以看到,第三代模型较第二代的训练参数增长超过100倍,数据库规模则增长超...
GPT-2继承了GPT-1的架构,并将参数规模扩大到15亿,使用大规模网页数据集WebText进行预训练。与GPT-1相比,GPT-2的创新之处在于尝试通过增加模型参数规模来提升性能,同时去除针对特定任务的微调环节,探索使用无监督预训练的语言模型来解决多种下游任务,而无需显式地使用标注数据进行微调。
GPT-2和GPT-1的区别在于GPT-2使用了更多的网络参数和更大的数据集,以此来训练一个泛化能力更强的词向量模型。GPT-2相比于GPT-1有如下几点区别: 主推zero-shot,而GPT-1为pre-train+fine-tuning; 模型更大,参数量达到了15亿个,而GPT-1只有1亿个; ...
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，GPT-1已经展示出了生成连贯、通顺文本的能力，为后续模型的发展奠定了基础。二、GPT-2的...
GPT-3在GPT-2架构基础上,舍弃极端的zero-shot,采用few-shot理念,对于特定任务给予少量(10-100个)样例。GPT-3最大训练参数量为1750亿,训练结果准确度随着few-shot样例的增加有明显提高。基于GPT-3,OpenAI发布了Codex和InstructGPT。Codex是通用代码生成模型,能够将自然语言转换为代码,支持十几种编程语言。InstructGPT...
GPT-2:模型规模的飞跃 在GPT取得显著成绩后,OpenAI在2019年发布了升级版GPT-2。GPT-2的模型规模是原版的十倍,达到了15亿参数,从而解决了GPT在文本连贯性和任务适应性方面的不足。GPT-2可以存储更多的语言数据,以更加精细的方式模拟人类的语言复杂性。