6. GPT4 模型 - Model optimization 总结 最近总结梳理了GPT系列的模型的一些关键技术,我接触GPT还是GPT3比较火的时候,当时认为生成式Decoder还在Toy阶段,只能干一些简单的任务,到了2023年,Decoder模型成为了LLM的主流,然后一系列围绕LLM的显存优化,分布式训练技术就出来了,模型的size增大以后,做的事情就非常多了,甚至...
这些早期工作为后续更强大的GPT模型,如GPT-3和GPT-4,奠定了研究基础。 GPT-2 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...
GPT-1是OpenAI在2018年推出的，GPT-1是一个重要的里程碑，因为它采用了一种生成式、仅解码器的Transfo...
最近,OpenAI推出了一个名为ChatGPT的全新模型,它能够通过对话方式进行交互,因其智能化特性而受到广泛欢迎。ChatGPT模型是OpenAI在GPT-4正式推出之前的一个预训练模型,主要用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI。2018年,GPT-1问世,这一年也标志着自然语言处理(NLP)预训练模型的元年。GPT-1在泛化...
ChatGPT爆火的余热还没退去,GPT-4又横空出世,各大媒体都争相报道,朋友圈也在不断刷屏,打工人更是感叹饭碗要被AI夺走了!作为一名理性吃瓜群众我们还是得去了解一下GPT的过去、现在和未来,正所谓知己知彼,百战不殆,只有充分了解"对手",我们才能驾驭AI为我所用!话不
从GPT1 - GPT4 拆解 从GPT1 - GPT4 GPT1:更适用于文本生成领域 GPT2:扩展数据集、模型参数,实现一脑多用(多个任务) 复现GPT2 GPT3:元学习 + 大力出奇迹 复现GPT3 InstructGPT:指示和提示学习 + 人工反馈强化学习 RLHF 复现InstructGPT GPT3.5:思维链CoT + InstructGPT ...
•GPT-2 在零样本设置的阅读理解任务中优于 4 个基线模型中的 3 个。 •在法语到英语的翻译任务中,GPT-2 在零样本设置中的表现优于大多数无监督模型,但并未优于最先进的无监督模型。 •GPT-2 在文本摘要方面表现不佳,其性能与为摘要训练的经典模型相似或更差。
GPT是OpenAI开发的一系列自然语言处理模型,包括了GPT-1、GPT-2、GPT-3和GPT-4。这些模型都具有强大的文本生成和语言理解能力,但它们之间也有很大的区别。 一、GPT-1的特点 GPT-1是OpenAI推出的第一个GPT模型,它具有1.5亿个参数,可以用于自然语言处理中的各种任务。相比于传统的文本处理模型,GPT-1可以更好地理解...
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是OpenAI开发的一系列自然语言处理模型,包括了GPT-1、GPT-2、GPT-3和GPT-4。这些模型都具有强大的文本生成和语言理解能力,但它们之间也有很大的区别。 一、GPT-1的特点 GPT-1是OpenAI推出的第一个GPT模型,它具有1.5亿个参数,可以用于自然语言处理中的各种任务。相比于传统的文本处理模型,GPT-1可以更好地理解...