在GPT-2中，prompt（提示）是一种特殊的提示词，用于指示模型执行特定的NLP任务。例如，在句子翻译任务...
GPT2 论文的核心技术 GPT2 全链接层模块的实现 数据预处理 3. 学习心得 4. 经验分享 5. 反馈 6. 未来展望 1. 前言 本系列文章是针对《昇思MindSpore技术公开课》的学习心得和体会,文章产出用于参加【第五届MindCon极客周】,《昇思MindSpore技术公开课》包含了两期大模型专题,从Transformer开始讲起,到目前流行的...
GPT-2 是 zero-shot。效果没有超过 bert,又想发 paper,就把自己的卖点定义为 zero-shot(方法创新),即完全的无监督学习,论文的题目:Language Models are Unsupervised Multitask Learners。 GPT-3 是 few-shot。效果比 bert 好,不用找学术方法的卖点了,而且,zero-shot 做产品的性价比确实不高,换成了 few-sh...
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GPT-SoVITS-V3教程,AI声音克隆,Zero-shot,零样本推理,花佬开源,和V2模型对比测试GPT-SoVITS-V3 一键包:https://pan.quark.cn/s/e22149b1adbe官方项目地址:https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS, 视频播放量 19672、弹幕量 33、点赞数 479、投硬币枚数 242、收藏人数 699
text-generationimage-captioningunsupervised-learningclipzero-shotstory-generationmultimodalgpt-2plug-and-play-language-models UpdatedJun 1, 2022 Python Load more… Add a description, image, and links to thezero-shottopic page so that developers can more easily learn about it. ...
Thinking Aloud: Dynamic Context Generation Improves Zero-Shot Reasoning Performance of GPT-2Christian VoigtGregor BetzKyle Richardson
北方有个茄子创建的收藏夹灵感内容:GPT-SovitsV2,支持多语种,多音字优化,更好的音色,ZeroShot(WIN/MAC),如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
——比如万亿token换来1%的性能,比如GPT-5,6,7的性能可能没啥差别。 文章通过大量的实验得到了类似的数据和图表, 这些曲线的走向一致,证明了在当前的情况下,无论用什么样的训练方法、什么样的数据集、执行什么样的下游任务,都难逃对数关系的魔咒。 而且,虽然这篇工作针对于多模态模型,但LLM也会有相同的问题,比...
预训练模型是在大规模文本数据上进行无监督学习的模型,通常使用深度学习技术。这些模型可以学习到语言的结构和语义,并在后续的任务中作为初始模型进行微调。预训练模型的典型例子包括Word2Vec、GloVe和BERT等。 2.2 Transfer Learning Transfer Learning是指在一个任务中学习的知识可以被应用于另一个不同的任务。在自然语...