可以看到,GPT-2 相比 GPT-1,模型参数显著增加,这个数字是怎么得到的?计算方法如下: (1)Nparams=Nembedding+L×Nself−attention+L×Nfeedforward×h+Ndecoder 其中, Nembedding 表示Embedding 层的参数数量, L 表示输入序列的长度, Nself−attention 表示一个注意力头的参数数量, Nfeedforward 表示前馈神经...
论文地址：https://cdn.openai.com/papers/weak-to-strong-generalization.pdf 经验证，通过GPT-2可以激发出GPT-4的大部分能力（接近GPT-3.5的性能），甚至可以正确地泛化到小模型失败的难题上。OpenAI此举开辟了一个新的研究方向，让我们能够直接解决一个核心挑战，即调整未来的超级AI模型，同时在迭代的实证中取得...
IT之家 4 月 1 日消息，OpenAI CEO 萨姆・奥尔特曼今日官宣，将在未来几个月发布一个“强大的新开放权重语言模型”，并具有推理功能。我们计划发布自 GPT-2 以来的首个开放权重语言模型。我们考虑这件事已经很久了，但其他优先事项占了上风。现在感觉做这件事很重要。发布前，我们将根据准备的框架评估这个模型...
第一步：使用GPT-4生成解释 首先，找一个GPT-2的神经元，并向GPT-4展示相关的文本序列和激活。然后，让GPT-4根据这些行为，生成一个可能的解释。比如，在下面的例子中GPT-4就认为，这个神经元与电影、人物和娱乐有关。第二步：使用GPT-4进行模拟 接着，让GPT-4根据自己生成的解释，模拟以此激活的神经元会做...
步骤一：用 GPT-4 生成解释 给定一个 GPT-2 神经元，通过向 GPT-4 展示相关文本序列和激活来生成对其行为的解释。模型生成的解释：对电影、角色和娱乐的引用。步骤二：使用 GPT-4 进行模拟 再次使用 GPT-4，模拟被解释的神经元会做什么。步骤三：对比 根据模拟激活与真实激活的匹配程度对解释进行评分 —— 在...
2019 年，OpenAI 在 GPT-1 的基础上发布了 GPT-2，利用无监督预训练模型做有监督任务。相较于初代模型进行诸多改进，GPT-2 参数达到 15 亿，可以执行多样性任务，开始学习在不需要明确监督的情况下执行数量惊人的任务。在 GPT-2 阶段， OpenAI 去掉了 GPT-1 阶段的有监督微调（fine-tuning），成为无监督模型...
GPT-2 在 GPT-1 的基础上采用单向语言模型,并舍去 Fine-tuning 阶段,利用高质量多样化的大文本数据训练得到一个巨型模型,最终在语言模型相关的任务中取得了不错的成绩。 书籍推荐 最后,打个小广告。近期,由我和电子科技大学江维教授共同合作的新书:《揭秘大模型:从原理到实战》已经在京东上线。书中重点介绍了 GPT...
其中OpenAI训练的GPT-2模型就展示出了惊艳的能力,它能够撰写出连贯而富有激情的论文,比当下其他所有的语言模型写的都好。 GPT-2其实并不是一种特别新颖的架构,它的架构非常类似于Transformer模型的Decoder结构。然而,GPT2是一个非常大的基于Transformer的语言模型,需要基于大量数据集进行训练。在这篇文章中,我们将介绍...
第一步:使用GPT-4生成解释 首先,找一个GPT-2的神经元,并向GPT-4展示相关的文本序列和激活。 然后,让GPT-4根据这些行为,生成一个可能的解释。 比如,在下面的例子中GPT-4就认为,这个神经元与电影、人物和娱乐有关。 第二步:使用GPT-4进行模拟 接着,让GPT-4根据自己生成的解释,模拟以此激活的神经元会做什么。