最近，OpenAI 团队训练了 GPT-3（这是一个具有 1750 亿参数的自回归语言模型，参数量是之前任何非稀疏语言模型的 10 倍），并在少样本（few-shot）环境下对其性能进行了测试。在所有任务中，GPT-3 无需进行任何额外的梯度更新或微调，完全只通过模型与文本的交互，即可直接应用于特定任务与少样本 demo。GPT-3 ...
实验证明，1750亿参数的GPT-3模型，在少样本学习中取得了不错的效果。「GPT-3在特定领域少样本学习中取得了极大的性能提升，有些甚至超过了当前的SOTA效果」。对于所有任务，GPT-3没有进行任何微调，仅通过文本与模型进行交互。知乎用户李如总结了GPT-3相对BERT的优势，BERT在特定领域的任务微调过分依赖标注数据、容...
那个语言模型又迭代了，现在有1750亿个参数。这个让英伟达狂喜，让调参师流泪的数字来自OpenAI，史上最大AI语言模型——GPT-3。单单论文就有72页。OpenAI表示，通过GPT-3，他们证明了无需梯度更新，无需微调，规模更大的语言模型就可以大大改善无关任务和小样本（few-shot）学习的性能，达到最先进微调方法的水准。...
1750亿参数，GPT-3却并不「智能」【新智元导读】拥有1750亿参数的GPT-3取得了惊人的进步，但它并不是通用人工智能。GPT-3让我们看到了语言模型的能力，能否利用这种能力构建出一个模型，更好地理解周围的世界？尽管有关 GPT-3的传说四起，但它本身并不是 AGI。虽然在某些领域接近了人类能力(下棋或写作真的令人...
言归正传，OpenAI 的研究人员在上个月发表了一篇论文，描述了 GPT-3 的开发，正式发布了这个由 1750 亿个参数组成的 AI 语言模型。在 NLP 领域中，通常采用 ELMo 算法的思想，即通过在大量的语料上预训练语言模型，然后再将预训练好的模型迁移到具体的下游NLP任务，从而提高模型的能力。GPT 模型是 OpenAI 在 ...
GPT-3是一个拥有1750亿模型参数的自回归语言模型。与GPT-2相比,GPT-3的参数量翻了116倍。与此同时,GPT-3采用了GPT-1最初提出的Few-shot设置,即模型在处理子任务时不再依赖大量样例,而是在可控范围内给出一些样本。这种设置的成本非常低,但却能为模型提供足够的信息。最令人惊叹的是,GPT-3在任何任务上都无需...
SparseGPT 可以在最大的开源 GPT 模型(1750 亿参数)上仅用单个 GPU 耗时几小时就完成剪枝。同时,在无需任何微调的情况下,修剪上千亿(50~60%)参数后模型的精度几乎不变(甚至提升)。SparseGPT 还可以轻松地推广到半结构化剪枝(2:4 和 4:8),并且与权重量化方法结合。
2020年，OpenAI放出了具有1750亿参数的预训练模型GPT-3，横扫文本生成领域，不仅能问答、翻译、写文章，还能做数学计算。唯一的「美中不足」就是没开源，代码和模型看着眼馋，却到不了嘴边。并且与微软签订了「独占协议」，公众只能通过付费API与模型进行交互，完整的研究访问授权仍然仅限于少数资源丰富的实验室。直到...
GPT-3拥有1750亿参数量，约有700G大小，一次训练成本高达上百万美元。1750亿是什么概念？去年2月份，OpenAI推出的GPT-2参数量为仅15亿，是它的1\116。与今年微软推出的Turing NLG（170 亿参数），英伟达的 Megatron-BERT（80 亿参数）相比，也要高出10多倍。不过，超大模型带来的性能表现也是显而易见的。最近《...