考虑到 GPT-3 超高的论文得分，搭配统计数据的差异表明，人类作者比 AI 产生的独特内容明显更多。 尽管 GPT-3 具有出色的产出，但其生成的论文在短期内还无法独立获得大学学位。当与人类作者竞争时，GPT-3 获得了一些及格分数，但在创意写作方面有所欠缺。尽管它在众多领域的成功为 AI 的未来带来了希望，但对大学...
有论文称,将模型大小加倍只能提高1.5%的准确率,并认为“继续增加硬件和数据规模并非进步之道”。作者认为还有很大的提升空间,在零样本的情况下,GPT-3在Lambada上达到了76%的准确率,比之前最佳水平高出8%。 标准语言模型无法识别LAMBADA数据集中句子末尾的单词,从而给其他可能的词语赋予概率。过去使用停用词(排除“...
《InstructGPT论文阅读笔记》; 《CLIP论文阅读笔记》; Diffusion; 本文是对GPT3论文的阅读笔记。 背景 在OpenAI于2018年发布GPT、提出预训练通用语言表征模型再在特定NLP任务上进行微调的方案后,Google在此基础上也在同年发布了BERT。和GPT类似,BERT仍采用Transformer作为模型基础结构,并仍采用预训练+微调的方案,不同之...
GPT-3获奖理由：地表最强语言模型 OpenAI获奖的论文叫做「Language Models are Few-Shot Learners」。GPT-3将其上一代模型GPT-2的大小从15亿个参数增加到1750亿个，其使用的最大数据集在处理前容量更是达到了 45TB。奖项委员会给出的获奖理由: 论文展示出了迄今为止构建的最大、最复杂的语言模型 GPT-3。它证明...
作者首先用 Grammarly 来评估图灵的原始论文、得出各项分数，然后使用图灵提出的测试问题作为 prompt 来创造原始的 GPT-3 内容，从而复制这些分数。研究使用三个文本作为基准：（1）Turing Original，图灵 1950 年在 Mind 上发表的论文；（2）Turing Summarization，2022 年“Free Research Preview: ChatGPT optimized ...
借助极少的外部输入,OpenAI开发的GPT-3文本生成算法近日撰写了一篇关于其自身的学术论文,学术界同行正在评审这篇研究论文。 当瑞典研究人员Almira Osmanovic Thunstrom命令文本生成器GPT-3用500字写一篇关于自身的学术论文时,眼前发生的一切让她“敬畏不已”:这个AI算法在短短两小时内写成了一篇论文,并在某些地方加上了...
NeurIPS 2020 组委会甚至有点预告 GPT-3 在十年后很有可能获得时间检验奖（Test of Time Award, 地位等于其它学术会议的经典论文奖）的意思。它的评语是这样写的：（GPT-3取得的）结果非常令人惊讶，将会在相关领域内造成深远的影响，并且有可能经受住时间的考验。另外两篇最佳论文奖得主：No-Regret Learning ...
作者首先用 Grammarly 来评估图灵的原始论文、得出各项分数,然后使用图灵提出的测试问题作为 prompt 来创造原始的 GPT-3 内容,从而复制这些分数。 研究使用三个文本作为基准: (1)Turing Original,图灵 1950 年在 Mind 上发表的论文; (2)Turing Summarization,2022 年“Free Research Preview: ChatGPT optimized for ...
北京时间 12 月 8 日凌晨，正在线上举行的全球人工智能顶会 NeurIPS 2020 公布了最佳论文等奖项。在一千八百余篇论文中，三篇论文获会议最佳论文奖项，OpenAI 等机构的 GPT-3 研究名列其中，可谓实至名归。人工智能顶会 NeurIPS 2020 于本月 6 日 - 12 日在线上举行，预计此次会议将迎来 18,000 名参会者...
作者首先用 Grammarly 来评估图灵的原始论文、得出各项分数,然后使用图灵提出的测试问题作为 prompt 来创造原始的 GPT-3 内容,从而复制这些分数。 研究使用三个文本作为基准: (1)Turing Original,图灵 1950 年在 Mind 上发表的论文; (2)Turing Summarization,2022 年“Free Research Preview: ChatGPT optimized for ...