1. 文本分类(Classification) 2. 文本蕴含(Textual Entailment) 3. 语义相似性(Semantic Similarity) 4. 选择题(Multiple Choice) 训练细节 无监督预训练(Unsupervised pre-training) 相关设置 有监督微调(Supervised Fine-Tuning) 相关设置 关于Zero-shot GPT-2 关键改进 更大的数据集 更大的模型 零样本学习(Zero...
2019年2月OpenAI 在GPT-1的基础上又发布了GPT-2,进行了诸多改进,实现执行任务多样性,开始学习在不需要明确监督的情况下执行数量惊人的任务。在GPT-2阶段, OpenAI去掉了GPT-1阶段的有监督微调( fine-tuning),成为无监督模型。在其相关论文中它在8个测试语言建模数据集中的7个数据集上实现了当时最先进的结果。 GP...
OpenAI对GPT-4系列模型进行了重要技术升级,发布了GPT-4V(2023年9月)和GPT-4 Turbo(2023年11月),这些升级显著增强了模型的视觉能力和安全性。GPT-4V专注于视觉输入的安全部署,广泛讨论了相关风险评估和缓解策略,而GPT-4 Turbo则在多个方面进行了优化,包括提升模型整体能力、扩展知识来源、支持更长上下文窗口、优化性...
GPT-2 有 15 亿个参数。是 GPT-1(117M 参数)的 10 倍。与 GPT-1 的主要区别是: ·GPT-2 有 48 层,使用 1600 维向量进行词嵌入。 ·使用了 50,257 个标记的更大词汇量。 ·使用了 512 的更大批量大小和 1024 个标记的更大上下文窗口。 ·层归一化被移动到每个子块的输入,并在最终的自注意力块...
GPT-1提出了使用未标记的数据学习生成语言模型,然后通过提供特定下游任务(如分类、情感分析、文本蕴涵等)的示例来微调该模型。 无监督学习作为监督微调模型的预训练目标,因此称为生成预训练。 1.学习目标和概念 NLP任务的半监督学习(无监督预训练后有监督微调)包括以下三个部分: ...
参考文献：1.https://medium.com/inkwater-atlas/chatgpt-the-new-frontier-of-artificial-intelligence-9aee812876772.https://pub.towardsai.net/openai-debuts-chatgpt-50dd611278a43.https://openai.com/blog/chatgpt/4.GPT4发布在即堪比人脑，多位圈内大佬坐不住了！-徐杰承、云昭 -公众号51CTO技术栈- ...
2.https://pub.towardsai.net/openai-debuts-chatgpt-50dd611278a4 3.https://openai.com/blog/chatgpt/ 4.GPT4发布在即堪比人脑,多位圈内大佬坐不住了!-徐杰承、云昭 -公众号51CTO技术栈- 2022-11-24 18:08 5.一文解答你对GPT-3的好奇!GPT-3是什么?为何说它如此优秀?-张家俊 中国科学院自动化研究...
GPT-1提出了使用未标记的数据学习生成语言模型,然后通过提供特定下游任务(如分类、情感分析、文本蕴涵等)的示例来微调该模型。 无监督学习作为监督微调模型的预训练目标,因此称为生成预训练。 1.学习目标和概念 NLP任务的半监督学习(无监督预训练后有监督微调)包括以下三个部分: ...
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...
ChatGPT 的技术进化和发展历程对 NLP 和人工智能领域产生了深远的影响。从 GPT-1 到 GPT-3，我们可以看到模型规模的不断增大，以及生成语言的流畅度、连贯性和创造性的逐步提高。未来，我们可以期待更多的优化和进一步的发展，以增强模型的认知能力和创造力。总之，ChatGPT 无疑是 NLP 领域中的重要突破点之一，...