接下来，OpenAI抢了谷歌的风头，发布了Transformer 模型的第一个流行变体GPT。GPT是一个仅解码器模型，适用于自然语言生成 (NLG)。几个月后，谷歌发布了其标志性模型BERT ，这是一个仅编码器的模型。BERT适用于自然语言理解任务（NLU）——例如文本分类和命名实体识别（图 6）。因此：仅编码器模型使用双向注意力（...
GPT 是 Decooding 模型的一种变体,没有 Encoder 模块,没有交叉多头注意力模块,使用 GeLU 作为激活函数。2020 年,OpenAI在他们的论文中表明,使用非常庞大的模型和大量的训练数据可以显著提高 GPT 模型的容量。但是,不可能将这样的模型放入单个GPU中。例如,最大的模型 GPT-3 有 1750 亿个参数,half 数据类型下大约...
GPT是OpenAI在2018年提出的一个自回归语言模型。与BERT不同的是,GPT采用的Decoder-only架构,即它只从左到右预测下一个单词。GPT的训练分为两个阶段:无监督的预训练阶段和有监督的微调阶段。在预训练阶段,模型在大量文本上学习语言模型,然后在微调阶段,模型在特定任务的数据集上进行微调以进行特定任务。GPT通过这种...
什么是 GPT?通过图形化的方式来理解 Transformer 中的注意力机制 [译] AGI观察 2 人赞同了该文章 在线字幕版 http://weixin.qq.com/r/CUwkPAPE-F6DrUdf9xkb (二维码自动识别) 嵌入技术(Embeddings) 在上一章中,我们开始探讨 Transformer 的内部运作机制。Transformer 是大语言模型中关键的技术组成部分,也被...
模型变体(Model Variants):自原始Transformer模型提出以来,已经出现了多种变体,如BERT、GPT、T5等,它们在不同的任务和领域中取得了显著的成果。 Transformer模型的提出,标志着深度学习在处理序列数据方面的一个重要进展,特别是在NLP领域,它已经成为许多任务的首选模型架构。
GPT-Neo 和 GPT-J-6B 是类似 GPT 的模型,由 EleutherAI 训练,EleutherAI 是一个旨在重新创建和发布 GPT-3 规模模型的研究人员社区。当前模型是完整 175B 模型的较小变体,具有 1.3B、2.7B 和 6B 个参数,与 OpenAI 提供的较小 GPT-3 模型具有竞争力。
GPT的“学名”是生成式预训练模型(generative pre-training transformer),这是一种用来分析和预测语言的人工智能模型,它可以帮助我们进行自然语言处理,例如机器翻译、自动文摘和快速问答。GPT的厉害之处是,它可以在文本中自动学习概念性内容,并自动预测下一段内容。也就是说,它可以根据上下文记住概念,并能够在短时间内...
但并非所有 Transformer 应用都需要编码器和解码器模块。例如，大型语言模型的GPT系列使用解码器模块堆栈来生成文本。BERT是谷歌研究人员开发的 Transformer 模型的另一种变体，而它只使用编码器模块。其中一些架构的优点是它们可以通过自我监督学习或无监督方法进行训练。例如，BERT 通过获取大量未标记文本的语料库，可以...
第二种变体比较复杂,它使用了单层的神经网络将两个向量变成一个标量。 其中 是权重矩阵,还有一个 是一个权重向量。 特点 我们来看下注意力机制给这样的seq2seq模型带来了什么变化。 首先,解码器在每步都可以看到编码器端所有位置的信息,解决了信息瓶颈问题。
模型的评估任务来自自然语言处理(NLP)中的四个主要类别,包括自然语言推理、问答和常识推理、语义相似性和分类。在初始发布之后,OpenAI推出了一系列称为GPT-n系列的变体模型,其中每个后继模型都比前身更为重大和高效。GPT-4是最近在2023年3月发布的变体。