GPT-2模型架构在OpenAI GPT-1的基础上进行了细节调整，奠定了整个大语言模型（LLM）的发展方向，设计了高质量的自然语言模型无监督训练数据集，论文主要讨论了在未明确任务的情况下，大量语料训练的模型不需要额外微调，即可完成许多自然语言任务，取得满意结果。
论文中简化了gpt中的预训练+finetune两阶段的模式,尝试通过self-attention代替finetune。由于任务、输入和输出也是语言中的符号序列,所以很自然的想到把任务本身引入到模型训练当中,用特定的格式/符号表示要执行的任务。 模型思路 论文中参考了18年的一篇工作(Learned in translation: Contextualized word vectors. In Adv...
目录 收起 GPT-2 建模思路 数据集 模型结构 输入表示 实验 总结 参考 本专题旨在沿 LLM 的发展脉络,对其主要知识点做分析梳理。大致章节拆分如下,有兴趣的话可以关注追更。本文是专题的第三章,对 OpenAI 经典论文 GPT-2:Language Models are Unsupervised Multitask Learners 做解读。以下内容均基于个人...
● TableGPT2的Agent框架为其在真实世界BI环境中的应用提供了支持。 ● 论文提出了一个新的基准数据集RealTabBench,该数据集更加贴近真实世界的应用场景。 ● 论文讨论了未来研究方向,包括特定领域的编码、多Agent设计和处理更通用的表格数据等。 总而言之,TableGPT2是一个具有创新性的模型,它在处理表格数据方面取得...
类似于我们将TanhGELU类压缩为尽可能少的内核的方式,我们对注意力机制也采用了同样的思路。在他们的论文《FlashAttention:具有 IO 感知的快速且内存高效的精确注意力机制》中,作者展示了如何通过融合内核来实现 7.6 倍的速度提升。虽然从理论上讲,torch compile 应该能够找到这样的优化,但在实践中...
在OpenAI逐步开源的过程里，来自布朗大学的两位研究生就率先自己动手复制出一个 15 亿参数量的 GPT-2，并将其命名为 OpenGPT-2。过程中，他们使用自己的代码从零开始训练 GPT-2 模型大约只花费了 5 万美元。所用的数据集也尽可能参照OpenAI论文里公开的方法。有很多热心网友的测试后表示，OpenGPT-2 的输出文本...
GPT2是OPen AI发布的一个预训练语言模型,见论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》,GPT-2在文本生成上有着惊艳的表现,其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们的预期。仅从模型架构而言,GPT-2 并没有特别新颖的架构,GPT-2继续沿用了原来在GPT中使用的单向 Transformer 模型,而这...
近日，OpenAI的超级对齐团队发布了一篇引人注目的论文，介绍了一种全新的方法来对齐超级AI模型。通过用较弱的模型来监督较强的模型，实验表明这种方法能够显著提高AI模型的泛化能力，并甚至可以恢复较强模型的大部分功能。这一突破引发了广泛的讨论和研究。在这篇论文中，研究团队首次介绍了他们的超级对齐方法。该方法...
着急的同学先跟着思路边学边测试吧, 第二章的后半部分容我再生成几个案例。 new bing记得用紫色主题(更多创意)来生成。 GPT写论文太好用了,学会拥抱AI,才是对这个时代应有的敬畏! 展开更多 是老师,也是UP主! 知识 校园学习 学习 教育 大学 毕业设计 ...
在有了之前论文的基础后读这篇论文就比较简单了,论文介绍的是 OpenAI 对 GPT 的一个改进模型 GPT-2,其模型结构与 GPT 相比几乎没有什么变化,只是让模型变得更大更宽,并且取消了 Fine... 查看原文 Bert与GPT-2 Sentence Prediction;而GPT-2只是单纯的用单向语言模型进行训练,没引入这两个。 Bert不能做生成式...