考虑到GPT微调的成功,计划在decaNLP和GLUE等基准测试中进行微调研究,特别是因为目前尚不清楚GPT-2额外的训练数据和容量是否足以克服BERT所证明的单向表示的低效性。
GPT系列是当前自然语言处理领域下最流行,也是商业化效果最好的自然语言大模型,并且他的论文也对NLP的领域产生巨大影响,GPT首次将预训练-微调模型真正带入NLP领域,同时提出了多种具有前瞻性的训练方法,被后来的BERT等有重大影响的NLP论文所借鉴。 @TOC 前言 BERT的横空出世,利用与GPT相似的思路,使用Transformer编码器训...
GPT-2相比于GPT,笔者感觉主要有三点改进:1)大数据;2)大模型;3)很好的一个insight观点。还不熟悉GPT的读者可以戳这里。 前两点就不用说了,最后一点其实在GPT-2的论文题目中就已经体现出来了,也是贯彻全文的一个重要观点:《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》,不像是之前的讲Pretrain+Finetune...
论文:Language Models are Unsupervised Multitask Learners 作者:Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei, I. Sutskever 时间:2019 介绍 GPT-2 是一个有15亿参数的模型,GPT-2的想法是转向一个通用的系统,不需要进行数据集的标注就可以执行许多的任务; 因为数据集的创建是很难的,我们很...
然而，GPT团队坚持Transformer解码器在任务中同样有效。几个月后，发表了GPT-2，训练了一个比BERT更大的模型。尽管如此，将GPT-1模型在更大数据集上训练一个更大的模型(15亿参数)仍与BERT模型对比优势不大。论文强调Zero-Shot概念，模型在未见过的情境中进行推理和处理的能力。在自然语言处理中，Zero-...
在这篇论文中,OpenAI的研究团队提出了一种名为“自适应阈值匹配”(Adaptive Threshold Matching)的方法。该方法的核心思想是利用GPT-2来监督GPT-4的训练过程。具体来说,他们通过比较GPT-2和GPT-4在相同输入下的输出,来调整GPT-4的参数,使其与GPT-2的对齐程度更高。这一过程是在训练过程中自动完成的,无需人工...
连nature都发文强推的chatGPT顶级学术论文指令! 1.可以翻译晦涩难懂的论文 2.可以解读代码和数学公式 3.可以写绘图代码 4.可以修改代码中的Bug 5.可以写投稿信 6.可以绘制图片 7.可以写总结 #chatgpt #ch - 人工智能杂货铺(看我简介版)于20241105发布在抖音,已经收获了3
NLP论文解读:GPT-2 NLP论文解读:GPT-2 摘要 自然语言处理中,使用标注数据集的有监督fine-tuning方法成为主流。本文使用自行构建的新数据集WebText构建了一个语言模型直接处理下游任务。处理阅读理解任务时,GPT-2没有使用该task的标准训练集CoQA(127000+)进行fine-tuning,仍然好过4个baseline中的3个。语言模型的容量...
NLP论文解读:GPT-2 摘要 自然语言处理中,使用标注数据集的有监督fine-tuning方法成为主流。本文使用自行构建的新数据集WebText构建了一个语言模型直接处理下游任务。处理阅读理解任务时,GPT-2没有使用该task的标准训练集CoQA(127000+)进行fine-tuning,仍然好过4个baseline中的3个。语言模型的容量是零样本学习任务的重...
通过在Llama 270B 上应用作者的方法迭代三次,得到的模型优于 Alapaca Eval 2.0 排行榜上包括 Calude 2、Gemini Pro、GPT-40613 在内的许多模型。 作者认为,虽然这只是一项初步研究,但为可以在两个维度上不断改进的模型的相关研究打开了一扇门。 1 Introduction ...