这就是GPT-3的工作。论文的名字是Language Models are Few-Shot Learners,就是这个意思。 哪怕在是Few-shot中,我们给了模型几个例子,模型也是不更新梯度的噢!GPT-3的工作非常强调不对模型的权重做更新,毕竟1750亿参数,实在是太大了。 可以看到,从GPT2(1.3B)到GPT-3(175B),模型的精度翻了一倍。把模型做大...
论文《Spelling Error Correction with Soft-Masked BERT》则将MLM用于文本纠错,笔者之前在《从语言模型到Seq2Seq:Transformer如戏,全靠Mask》的实验也表明MLM的预训练权重也可以当作UniLM来用做Seq2Seq任务,还有《无监督分词和句法分析!原来BERT还可以这样用》一文将MLM的思想...
今年初,在一个阴雨绵绵的下午,我登入自己的 OpenAI 账户,向这家公司的人工智能算法 GPT-3 输入一条简单的指令:写一篇 500 字的学术论文,内容关于 GPT-3,并在文中添加参考文献和引用。 当它开始生成文本时,我不由心生敬畏。这篇文章用学术语言写成,内容新颖,参考文献的引用有理有据,引用的地方恰如其分,与上下...
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。 它证明了,如果你通过使用前所未有的大...
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适当的引用和上下文,她在《科学美国人》杂志中说。 “当它开始生成文本时,我敬畏不已。这是用学术语言撰写的新颖内容,在...
现在该论文的引用次数已经达到了1918次。论文地址：https://arxiv.org/abs/1106.5730 获奖理由：本文首次展示了如何在没有任何锁定机制的情况下，并行化普遍使用的随机梯度下降（SGD）算法，同时实现强大的性能保证。当时，一些研究人员提出了并行化SGD的方法，但是它们都需要不同工作进程之间的内存锁定和同步。本文针对...
对于GPT-3而言，它最大的价值是在无监督下的自我学习能力，以及纯粹通过扩大规模实现性能提升。后者已经在GPT-3的论文中得到验证，数据越大，参数量越大，模型的性能表现越好。 其实，GPT-3与GPT-2本质上差异并不大，只是在数据量和参数量两个方面扩大了100倍，便得到了远超GPT-2的性能。长远来看，我们唯一可以...
这篇论文主要提出了一种异步SGD算法,让处理器平等地访问共享内存,并且能够随意更新内存的各个部分,从而实现了几乎线性的加速。 现在该论文的引用次数已经达到了1918次。 论文地址: https://arxiv.org/abs/1106.5730 获奖理由: 本文首次展示了如何在没有任何锁定机制的情况下,并行化普遍使用的随机梯度下降(SGD)算法,...
与此同时,本文并不试图解释GPT-3是如何工作的,也不试图解释它如何能够完成它正在做的事情。关于这些话题的更多细节已经在Jay Alammar1和Max Woolf2等文章中写得很详细。GPT-3论文本身可以在3中引用。 在GPT-3的API中,’ prompt '是提供给API的一个参数,以便它能够识别要解决的问题的上下文。根据提示的编写方式...
简单复述一下：给定一位研究者论文被引用次数的数组（被引用次数是非负整数），算出研究者的h指数。h指数代表总共有h篇论文分别被引用了至少 h 次。显然，从题目中可以看出，这和现在常见的让GPT-3生成代码所用到的描述不同，既不是伪代码，也不「生成一个按钮」这种直接的命令。对于这种描述类问题，除了要考察...