2. GPT-2 Medium:345M个参数 3. GPT-2 Large:774M个参数 4. GPT-2 XL:1.5B个参数 5. GPT-3 175B:175B个参数 三、不同版本之间的区别 1. GPT-2 Small:该版本适用于轻量级任务和研究目的。虽然它只有117M个参数,但已经可以生成相当不错的文本。 2. GPT-2 Medium:该版本比Small版本多了228M个参数...
最大的 EXTRA LARGE 模型参数为1.5B(15亿)。 2. 实验结果 OpenAI 实现了几种不同 size 模型,如下图: 参数规模层数d_model 117M 12 768 345M 24 1024 762M 36 1280 1542M 48 1600 OpenAI 直接将这个 pre-train 的模型,不用 fine-tuning 的跑了各个下游的 NLP 任务,即 ZSL(Zero-Shot Learning)设定...
英伟达成功地构建并训练了最大的语言模型 GPT-2 8B,这一模型包含 83 亿参数量,是 BERT-Large 模型的 24 倍、GPT-2 的 5.6 倍。想想我们一个 BERT-Large 都训练不了,英伟达还训练「24 个」BERT-Large,这也是很优秀了。 英伟达将这一模型称为「Megatron」(威震天),还开源了用来训练这一模型的 pytorch 代码...
GPT 2.0大干快上，加班加点，把楼层连夜盖到了48层，高了一倍，参数规模15亿，这个还是很壮观的，...
目前我们只使用gpt2和gpt2-large这两个模型。GPT2需要占用500MB的存储空间来存储其所有参数,而GPT2-large是GPT2的13倍,占用超过6.5GB的存储空间。gpt2共有参数124439808个,gpt2-large共有参数774030080个,而gpt2-xl模型应该有大约1.5B的参数。 这个测试使用了如下代码:...
具体来讲,OpenAI立足RoBERTaBASSE(1.25亿条参数)与RoBERTaLARGE(3.55亿条参数)建立起序列分类器,并通过微调使其获得对GPT-2 1.5B模型与WebText(用于训练GPT-2模型的数据集)输出结果的分类能力。 这一模型卡以Mitchell等人提出的“用于模型报告的模型卡”理论为基础。
规格参数数量（百万）transformer数量词向量长度 small（对应GPT-1）11712768 medium345241024 large762361280 ...
增加网络参数:GPT-2将Transformer堆叠的层数增加到48层,隐层的维度为1600,参数量更是达到了15亿(Bert large是3.4亿)。「小号」12 层,「中号」24 层,「大号」36 层,「特大号」48 层。GPT-2训练了4组不同的层数和词向量的长度的模型,见表: 调整transformer:将layernorm放到每个sub-block之前;在最终自注意块...
最早的ELMO模型有94M,然后2018年7月GPT出世,模型参数有110M,接着BERT-Large有340M;后来GPT-2出世已经把参数弄到1.5b了;再后来随着Turing NLG的出现直接将参数提升到17b,成为当时最大的模型;最后GPT-3出现了,直接将参数增加到175b,参数量基本上是第二名Turing NLG的十倍。通过这些现象咱们可以看出把模型做大...