Small,Encoder 和 Decoder 都只有 6 层,隐维度 512,8 头; Base,相当于 Encoder 和 Decoder 都用 BERT-base; Large,Encoder 和 Decoder 都用 BERT-large 设置,除了层数只用 12 层; 3B(Billion)和11B,层数都用 24 层,不同的是其中头数量和前向层的维度。 11B 的模型最后在 GLUE,SuperGLUE,SQuAD,还有 CNN...
第3 部分是最长的实验部分,3.1 介绍了 Text-to-text 框架下使用的基线模型;3.2 介绍了现有的不同模型架构,并对无监督预训练的降噪目标和传统语言建模目标进行实验比较;3.3 对无监督降噪目标进行了细致研究,如图 5 所示,先对前缀语言建模、BERT-style 和 Deshuffling 三种方法进行选择(表 3 提供了各种方法的输入...
然而,到目前为止,这些模型在开放文本生成和基于prompt的推理(即,在上下文学习中)方面表现出有限的性能,这促使使用仅限解码器的模型,这些模型的训练目标不同(例如,GPT-3(Brown et al.,2020),GLaM(Du et al.,2021),LaMDa(Thoppilan et al.,2022)和PaLM(Chowdhery et al.,2022))。在这项工作中,论文的目标...
第3 部分是最长的实验部分,3.1 介绍了 Text-to-text 框架下使用的基线模型;3.2 介绍了现有的不同模型架构,并对无监督预训练的降噪目标和传统语言建模目标进行实验比较;3.3 对无监督降噪目标进行了细致研究,如图 5 所示,先对前缀语言建模、BERT-style ...
第3 部分是最长的实验部分,3.1 介绍了 Text-to-text 框架下使用的基线模型;3.2 介绍了现有的不同模型架构,并对无监督预训练的降噪目标和传统语言建模目标进行实验比较;3.3 对无监督降噪目标进行了细致研究,如图 5 所示,先对前缀语言建模、BERT-style 和 Deshuffling 三种方法进行选择(表 3 提供了各种方法的输入...
第3 部分是最长的实验部分,3.1 介绍了 Text-to-text 框架下使用的基线模型;3.2 介绍了现有的不同模型架构,并对无监督预训练的降噪目标和传统语言建模目标进行实验比较;3.3 对无监督降噪目标进行了细致研究,如图 5 所示,先对前缀语言建模、BERT-style 和 Deshuffling 三种方法进行选择(表 3 提供了各种方法的输入...
第3 部分是最长的实验部分,3.1 介绍了 Text-to-text 框架下使用的基线模型;3.2 介绍了现有的不同模型架构,并对无监督预训练的降噪目标和传统语言建模目标进行实验比较;3.3 对无监督降噪目标进行了细致研究,如图 5 所示,先对前缀语言建模、BERT-style 和 Deshuffling 三种方法进行选择(表 3 提供了各种方法的输入...
立志实现 AGI 的 OpenAI,是不是已经在暗中做起了大模型智能体? 最近几个月,随着大语言模型的持续火爆,利用其构建 AI 智能体的研究陆续进入人们的视线。AI 智能体这个概念也流行开来,不断突破人们的想象力。 先是斯坦福大学、谷歌的研究者,他们成功构建了一个「虚拟小镇」,小镇上的居民不再是人,而是 25 个 AI...
Small: 我们考虑一个较小的模型,该模型通过使用dmodel = 512,dff = 2,048, 8头注意力,并且在编码器和解码器中仅使用6层来按比例缩小基线。 该变体具有大约6000万个参数。 Large: 由于我们的基线使用的是BERTBASE大小的编码器和解码器,因此我们还考虑了一种变体,其中编码器和解码器的大小和结构都与BERTLARG...
Small 论文考虑一个较小的模型,该模型通过使用 d_{\text {model }}=512、 d_{\mathrm{ff}}=2,048、8头注意以及编码器和解码器中各只有6层来缩小基线。这个变体有大约6000万个参数。 Large 由于基线使用 \text { BERT}_{\mathrm{BASE}} 大小的编码器和解码器,因此论文还考虑了一种变体,其中编码器和解...