GPT-2模型结构和GPT-1相同是自回归语言模型,仍然使用Transformer的Decoder组成,预训练使用的数据以及模型参数规模但相比GPT-1变得更大,GPT-2模型参数规模大约是GPT-1的10倍左右,同时GPT-2采用多任务学习的预训练,对于下游任务主打zero-shot,不再需要微调即可使用。 不同规模的模型超参数,最小的11M是GPT-1,最大的...
1.GPT-1不存在编码器,也不存在编码器隐状态和解码器隐状态的注意力汇聚操作。 2.GPT-1限制了上下文范围(K)。在计算某个位置的注意力汇聚时,不同在Transformer中,注意力掩码(也就是前几篇文章中的masked softmax)保留该位置之前的所有词元;在GPT-1中注意力掩码只保留前K个位置的连续词元。 4.1.2. 微调 GP...
在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型如BERT在文本理解任务中展现了卓越的能力，但面对自然语言生成任务，如机器翻译和对话生成，需要更强大的解码器。为此，一系列生成式预训练模型应运而生，包括UniLM、BART、T5和GPT系列。GPT，由OpenAI公司开发，从GPT-1到GPT-3，模型参数规模逐渐增大，特别是GPT-3...
1. 生成式预训练模型如UniLM、BART、T5和GPT等，是为了应对自然语言生成任务而设计的。2. GPT系列模型，由OpenAI开发，参数规模随版本增大，特别是GPT-3的1750亿参数使其在多任务学习中表现卓越。3. GPT系列采用自回归语言模型，GPT-2通过多任务学习提升泛化能力，支持zero-shot任务。4. GPT-3注重小...
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OpenAI:GPT-3、GPT-4 三大架构演进图 大模型T5的体验 为了对大模型有个初步感受,本次我们拉取代码在本地部署一个T5模型并体验它。 环境搭建 体验大模型的方法有两种方案:本地环境 和 远程环境。本章我们简述远程远程环境的搭建方法。
Aquila基础模型(7B、33B)在技术上继承了 GPT-3、LLaMA 等的架构设计优点,替换了一批更高效的底层算子实现、重新设计实现了中英双语的 tokenizer,升级了 BMTrain 并行训练方法,实现了比 Magtron+DeepSpeed ZeRO-2 将近8倍的训练效率。 AquilaChat 对话模型(7B、33B)支持流畅的文本对话及多种语言类生成任务,通过定义可...
语言预训练模型概述：BERT、GPT、T5和BART的探索 在NLP领域，早期的Word2Vec和GloVe模型虽然提供了词嵌入，但其固定不变的向量忽视了词义在不同上下文中的变化。为了解决这一问题，深度学习模型如RNN和Attention模型应运而生。由此催生了“预训练-微调”模式，其中BERT和GPT作为经典代表脱颖而出。BERT，...
Bart是FaceBook提出 T5是Google提出。都是在19年10月份提出。 动机 BART想要统一BERT和GPT,从一开始就确定了使用Transformers的原始结构。BART探究了各种目标函数的有效性,即对输入加各种类型的噪声,在输出时将其还原。BART在NLU任务上保持了和RoBerta差不多的前提下,在多个NLG任务中取得了SOTA成绩。论文算上参考文献...
BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers),即既考虑了双向的上下文信息,又具有自回归特性的transformers,与我们上文提到想解决的问题基本一致。 Training 基本结构其实近似于BERT+GPT的结合体,采用encoder-decoder的结构,其encoder端的输入是加了MASK的序列,decoder端的输入是加噪编码后的序列,decoder端的目标是...