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  • 2022-03-23 23:18:10

    GPT:使用通用的预训练提升自然语言的理解能力
    使用没有标号的文本来预训练模型,最后在子任务上微调模型。
    GPT使用的目标函数1是通过前k个词来预测第k+1个词,任务难度要比BERT的完形填空(根据上下文信息来预测中间被mask的词)要难很多,当然如果能够训练起来,能力也要强大很多。由于是通过前k个词来预测,因此GPT使用的是transformer的解码器(只在当前及之前的特征上做自注意力,之后的都被mask)而非编码器(可以看到全局的特征)。
    微调:类似BERT,针对不同下游任务采用特殊符号如开始和分隔、抓取等,用prompt提示来分辨任务类型,最后用抓取这一个向量的输出训练一个全连接层解决问题(进行分类)。整个过程只微调模型参数,不改变模型结构。

    GPT2:
    更大的数据集和更大的模型(15亿个参数),用于zero-shot(不作任何训练直接用于下游任务)效果还不错:在某些任务上和当前的模型效果差不多,但是某些任务上效果很一般。

    GPT3:
    GPT3整个模型的参数量达到了1750亿个,且做few-shot时不改变模型,而是在输入指定任务后,再输入一些针对任务的样例,如要求英语翻法语,就在translate English to French:后面加上一些翻译的样例,最后再输入你的问题如cheese => 其中=>也是提示词,示意模型进行输出。这是基于transformer架构的自注意力机制实现的。但是每一次都要给样本,因为模型没法存下样本的影响。
    局限性:1.难以生成长文本,序列太长效果就会差。
    2.由于采用的是解码器,不能从后往前看
    3.在gpt里每个词都是同样重要的,没有重点,同时没见过video和物理交互。
    4.样本有效性不足
    5.难以解释究竟是模型记住了样例还是模型学到了具体意义
    6.训练非常昂贵
    7.难以解释每个权重是做什么的,可解释性差
    更深层面的影响:
    1.可能用于做坏事:伪造各种东西
    2.涵盖了数据集中的偏见
    3.能耗大

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    一、GPT简介

    我们说BERT是Transformer的encoder,那么GPT就是Transformer的decoder。GPT全称为Generative Pre-Training。

    参数量对比:ELMO-94M、BERT-340M、GPT-2-1542M(大规模)、GPT-3-175B(超大规模)

    二、GPT基本原理

    GPT的原理并不复杂,首我们知道它是基于Transformer的decoder结构。
    首先,通过自注意力机制,去计算词嵌入之间的attention,然后做weighted-sum,再经过全连接层等,最终得到输出结果。注意:因为这里是Transformer的decoder,所以是masked-attention,每个输入只能看得到前面的词。
    在这里插入图片描述
    后面同理,以此类推:
    在这里插入图片描述

    三、GPT

    Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

    1 训练目标

    无监督预训练
    给前面一段话,预测之后的词,采用最大似然的方式作为目标:
    在这里插入图片描述
    BERT没有用这种标准的语言模型目标,而是采用的完形填空作为目标,所以说GPT的训练目标更困难。

    有监督微调
    在这里插入图片描述
    最终目标
    结合上面两种目标进行训练能得到更好的效果:
    在这里插入图片描述

    2 微调的不同任务

    在这里插入图片描述

    • Classification:对序列进行分类,属于多分类问题
    • Entailment:蕴含,给出前提和假设,判断是否成立/无关,属于三分类问题
    • Similarity:判断两段文字是否相似,需要将两段进行交换区再进行判断(对称性),属于二分类问题
    • Multiple Choice:多选问题,对每个问题都输出一个值,得到多选题的答案

    四、GPT-2

    Language Models are Unsupervised Multitask Learners
    用了新的数据集进行训练:百万级别的文本。同时模型规模也变大很多,参数量变为15亿(BERT_LARGE参数量3.4亿)。规模变大这么多的情况下,作者发现和BERT相比优势不大,所以选择了另一个观点作为切入点——Zero-shot(简单来说就是,训练好一个模型,在任何一个场景都能直接使用,泛化性很好)。
    李沐老师在这里说了一点对科研的想法:如果GPT-2仅仅是在GPT的基础上变大,效果更好,那就是做一个工程的感觉,这篇文章会不太有意思。但是如果说换一个角度思考,去做一个更困难的问题,虽然效果有上有下,但这样新意度一下子就上来了!做科研不要一条路走到黑,要灵活思考,从新角度看问题。
    作者设计了如下四种规模的模型:
    在这里插入图片描述
    GPT-2的架构非常非常大,参数量也非常多。非常神奇的事情发生了,GPT-2在完全没有训练数据的情况下,做到reading comprehension、summarization、translation这些任务!BERT是需要数据训练才能做到。
    在这里插入图片描述

    五、GPT-3

    训练了一个175亿参数的GPT-3模型,做下游任务的时候,GPT-3不做梯度更新和微调。GPT-3的架构和GPT-2相同,其改进是将Sparse Transformer中的东西应用了过来。
    下面这幅图解释了如何将GPT-3理解为meta learning,模型学习了很多不同的任务,可以类比成元学习的过程,因此具有更好的泛化性。
    在这里插入图片描述
    在评估GPT-3的时候,采用了三种方式:

    • few-shot learning
      在这里插入图片描述

    • one-shot learning:在具体任务上,会给模型一个例子,但是并不训练!不更新梯度!只完成前向传播!期望通过注意力机制处理长句子,并从中抽取有用的信息。
      在这里插入图片描述

    • zero-shot learning
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      作者也介绍了fine-tuning的过程,但是GPT-3应用在具体任务上时并不使用fine-tuning和梯度更新。
      在这里插入图片描述
      作者设计了8种不同规模的模型:
      在这里插入图片描述
      模型的计算复杂度与层数(深度)成线性关系,与宽度成平方关系。

    GPT-3有如下一些局限性:

    • 很难生成非常长的文本
    • 采用的decoder,所以只能向前面看
    • 很均匀地区预测词,没有侧重点
    • 没有见过视频、图像或者物理层面交互
    • 样本有效性不够,用了太大规模的数据
    • 到底是学到的知识,还是从之前的“记忆”里提取相关内容
    • 计算量非常大
    • 可解释性不强

    六、落地应用

    现在有很多这样基于Transformer的网站,能做到续写故事、生成对话、生成代码等等神器的事情。在google中输入talktotransformer能搜到很多类似的网站,下面举一个例子。
    在这里插入图片描述
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  • 如今,每个人都在谈论GPT-3,这是一种由旧金山的OpenAI开发的AI工具。The Verge刚刚将GPT-3称为“一项可能最终定义未来十年的发明”。纽约时报将其描述为“迄今为止创造的最强大的语言模式”。WD Heaven在《麻省理工...

    如今,每个人都在谈论GPT-3,这是一种由旧金山的OpenAI开发的AI工具。The Verge刚刚将GPT-3称为“一项可能最终定义未来十年的发明”。纽约时报将其描述为“迄今为止创造的最强大的语言模式”。WD Heaven在《麻省理工学院技术评论》上发表的文章 称其“令人震惊得没有思绪”。

    哲学家也进入了这个话题:雷吉尼·里尼(Regini Rini)表示:“ GPT-3不是头脑,但也不是一台机器。这是另外一回事:以统计学的方式对数以百万计的思想内容进行抽象表示,如其写作所表达的那样。” David Chalmers评论了GPT-3令人印象深刻的灵巧性,使其成为有史以来最有趣,最重要的AI系统之一。

    什么是GPT-3?

    GPT-3代表“Generative Pre-trained Transformer 3”(无论如何)。在本文中,我旨在使GPT-3具有非专业人士的意义,并向像我这样的非技术人员进行解释。这是我的理解:

    GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。
    GPT-3是基于上下文的生成AI系统。当您向GPT-3提供提示或上下文时,它可以填写其余内容。如果您开始撰写文章,它将继续撰写文章。
    当您在Gmail或手机上写邮件时,您知道会收到一些自动完成建议。将GPT-3视为更高级的版本。GPT-3可以看作是一个巨大的自动完成程序。
    GPT-3已成为使用英语编写的功能最强大,最先进的基于机器的工具。
    GPT-3能够访问大量的计算能力和数据,因此可以产生类似人的文本。
    GPT-3算法在1750亿个参数的基础上运行。每个参数都是一个公式,可帮助GPT-3算法做出精确的预测。
    GPT-3使用云计算分析了45 TB的数据。完整的英语维基百科仅占GPT-3培训数据的0.6%。这意味着GPT-3已访问了迄今为止生成的许多Internet,新闻,故事,数字书籍,论坛帖子,小说,社交媒体,博客,手册,代码和人类文学。GPT-3掌握了所有这些知识,并获得了很多时间和资源来咀嚼这些资源。
    由于GPT3巧妙地在巨大的数据集中发现了模式,概率和一致性,因此它可以执行我们认为迄今为止尚无法实现的各种复杂任务。
    GPT-3是人类思维的自动完成工具,因此它的读写效果令人惊讶。
    GPT-3是无监督的学习者。它已经学会并自己捡起了一切。
    GPT-3不可思议。它可以猜测接下来最有可能出现的单词。当您给它一个初始提示时,它将立即写一个故事。
    GPT-3可以创建原创文章,散文,诗歌,对话,模因,计算机代码等等。这令人难以置信,您立即想到:下一步是什么?接下来会发生什么?

    谁支持这个项目?

    OpenAI。这是由Elon Musk支持的研究基金会和实验室。OpenAI由Sam Altman,Greg Brockman和其他人工智能和机器学习的思想领袖创立。

    GPT-3可以完成什么工作?

    它产生的原创性和连贯性与人类工作几乎没有区别。
    它分析上下文。
    它生成图像。
    它编写代码。
    它创作音乐。
    它提出了新的商业想法。
    它写诗。
    它撰写博客文章(其中一些最终成为Hacker News的趋势)。
    它使用幽默和讽刺。
    它像治疗师一样交谈。
    它写有创意的小说。
    它模拟了人类的不同情绪。
    它总结了带有表情符号的电影。
    它产生模因。
    它可以模仿名人和历史人物(AI Tim Ferriss 在这里采访AI Marcus Aurelius )。

    有什么限制?

    尽管GPT-3令人印象深刻的游戏玩法使我们眼前一亮,但它甚至还不接近人类的智能和能力-并且它仍然有很多局限性。

    尽管具有175B参数,但GPT-3不能牢记长期目标。它无法在许多段落中保持逻辑一致的上下文。GPT-3没有自己的思想或语义-因为它不了解输入和输出的真正含义。它没有心智模型,记忆力或意义感。它计算相关性,但不能推理。
    另一个巨大的限制是GPT-3始终会产生合理但不正确的输出。朱利安·托吉利乌斯(Julian Togelius)精辟地指出:“ GPT-3的表现常常像一个聪明的学生,他没有读完书,试图胡说八道。一些众所周知的事实,一些半真相和一些直率的谎言,在最初看起来像是一种流畅的叙述中交织在一起。” 因此,GPT-3无法信任。不幸的是,它可以产生无限数量的似是而非的假新闻或网络钓鱼诈骗。这意味着GPT-3可能会使我们的生活比现在复杂得多。
    OpenAI的Sam Altman也通过他的以下推文强调了这些局限性:“ GPT-3的宣传太多了。令人印象深刻(感谢您的赞美!),但仍然存在严重的弱点,有时还会犯非常愚蠢的错误。人工智能将改变世界,但是GPT-3只是很早的一瞥。我们还有很多事情要解决。”

    有什么危险?

    GPT-3易于散布性别歧视和种族主义语言(毕竟,它吞没了所有互联网论坛和社交媒体的全部资源,而我们的人类遗产确实令人敬佩-垃圾回收筒)。山姆·奥特曼(Sam Altman)宣布进行毒性负能量过滤器实验,以将其过滤掉。
    GPT-3威胁着艺术标准和人类创造力的完整性。
    GPT-3可能会开启由高级投机和虚假新闻推动的信息反乌托邦新时代。根据OpenAI的说法,GPT-3能够“提供错误信息,垃圾邮件,网络钓鱼,滥用法律和政府程序,欺诈性学术论文撰写以及社会工程学借口”。GPT-3能够制造无限的废话,虚假新闻,欺骗和混乱。
    当然,还有更多的危险。精灵已经出了瓶,谁知道会带来意想不到的后果。

    GPT-3的含义是什么?接下来我们要去哪里?

    GPT-3现在已经成为世界的时代精神。我遇到了有关GPT-3的实验和帖子,它们每天都在传播。我希望这种趋势会加速发展。当GPT-3成为每个可以访问Internet的人日常使用的工具时,将会发生什么?可能性同时令人着迷和恐惧。

    GPT-3显然具有巨大的商业潜力。因此,整个行业和领先的跨国公司都试图加入潮流。

    我们正在见证另一项突破性创新。任何人都可以使用此功能强大的语言工具来发挥创造性和概念性工作的作用。我认为GPT-3及其追随者(GPT-4或GPT-n)可能具有改变世界上每个工作和每个行业的能力。

    这是新的淘金热的开始:具有基本技术能力的任何人现在都将构建自己的应用程序并利用机器学习。我们将见证全球数百万人释放的创意,技术和企业家项目的新复兴。

    随着摩尔定律的放慢,我们看到了一系列新技术的出现,包括GPT-3,大数据,云,量子计算,机器学习和人工智能。这些新技术将在未来几十年推动指数技术的新时代。

    GPT-3将成为您工作的助手

    随着GPT-3成为主流,它将为所有白领专业人士提供帮助,无论他们从事什么工作—编剧,小说家,律师,创作者,艺术家,教授,教育者,营销人员,编码员,设计师,新闻工作者等等。这意味着生产力和创造力的新的文艺复兴时代。您只需给出GPT-3相关提示,即可将您的想法变为现实,创建代码,撰写论文,生成方案。

    我最喜欢解释GPT-3的类比是,iPhone将您的世界知识带入了您的口袋,但是GPT-3提供了10,000个愿意在这些主题上与您交流的博士。

    30年前,史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)将计算机描述为“思想的自行车”。我认为即使以目前的形式,GPT-3仍是“心灵赛车”。

    GPT-3非常重要-我们已经进入了人工文本生成的新时代

    GPT-3将能够加快工作流程,帮助您产生想法,编写电子邮件,回复查询,将文本翻译成其他语言并为您提供灵感。想象一下在GPT-3的帮助下进行写作-它甚至可能为您带来新的写作指导。

    我们现在生活在一个以机器和计算机为主的世界中。从Google搜索到Netflix推荐的算法已经占据了我们的生活。我们的设备已成为我们身体的延伸。

    智能扬声器和语音助手(例如,亚马逊的Alexa,苹果的Siri,谷歌的助手,三星的Bixby和微软的Cortana)正逐渐成为我们日常生活的一部分,因为他们每天都在学习和变得更聪明。随着语音革命的发展,这些设备有望获得更多的功能,甚至可以充当教师和心理学家。

    Siri现在可能很愚蠢,但是在部署GPT-3之后,我们将见证更加智能的语音助手。
    想象一下具有GPT-3功能以及灵活性的波士顿动力机器人。
    想象一下世界上第一个女性即席的AI主持人。
    想象一下利用GPT-3的强大力量的人形机器人,例如沙特阿拉伯的第一个机器人公民Sophia。
    想象一下您的无人驾驶特斯拉汽车正在使用GPT-3与您交谈。

    数以百万计的工作将被改变或消除

    我担心会有一天机器人和机器会接替我们的工作。GPT-3向我们展示了即将发生的事情:许多白领工作处于自动化的危险中。

    如果您认为自己的工作没有自动化的危险,那么我认为您是错的。在未来十年中,数百万个工作岗位将被淘汰或完全改变。GPT-3可以很快充当老师,顾问或心理学家。如果没有,Amazon Alexa将完成这些工作。随着语音革命在未来十年中的发展,这些设备有望获得更多的功能,甚至可以充当教师和心理学家。

    基于AI的自动化无处不在:微软最近裁员了数十名MSN全职员工,转而使用AI处理的新闻策划。Waymo的自动驾驶汽车已经在路上 -专家预测,在未来十年中,数百万的驾驶工作将从人类转移到机器上。沃尔玛已经在其商店中增加了数千台机器人 -未来几年,数百万的零售工作也将从人类转移到机器上。

    来自 https://www.jdon.com/54858

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    作者:Kevin Vu

    译者:Sambodhi

    策划:刘燕

    由于在训练过程中使用的数据集的多样性,我们可以为来自不同领域的文本获得足够的文本生成。GPT-2 的参数和数据是其前代 GPT 的 10 倍。而 GPT-3 又是 GPT-2 的 10 倍。那么问题来了,应该选择那个 Transformer 呢?

    我应该选哪个 Transformer:GPT-2 还是 GPT-3

    生成式预训练 Transformer(GPT)是 OpenAI 开发在自然语言处理(NLP)领域的创新之举。这些模型被认为是同类模型中最先进的,甚至在坏人手中也可能是很危险的。它是一种无监督的生成模型,也就是说,它接收句子等输入信息,并尝试生成一个适当的响应,而用于其训练的数据是不带标签的。

    GPT-2 是什么?

    GPT-2 是 OpenAI 在 2019 年 2 月创建的一种基于 Transformer 的无监督深度学习语言模型,其目的只有一个,就是预测句子中的下一个单词。GPT-2 是“Generative Pretrained Transformer 2”的缩写。该模型是开源的,在超过 15 亿个参数上进行训练,以便为给定句子生成下一个文本序列。

    由于在训练过程中所用数据集的多样性,我们能够获取足够的来自不同领域的文本生成。而 GPT-2 的参数和数据是其前代 GPT 的 10 倍。

    语言任务,如阅读、摘要和翻译,可以通过 GPT-2 学习原始文本,而不需要使用特定领域的训练数据。

    自然语言处理的一些局限性

    当处理自然语言生成时,必须考虑到某些局限性。它是一个非常活跃的研究领域,但它还处于起步阶段,还不能克服它的局限性。限制条件包括重复的文本,对技术性和专业性很强的主题的误解,以及对上下文短语的误解。

    语言和语言学是一个复杂而庞大的领域,通常需要人们经过多年的训练和接触,不仅包括理解词语的含义,而且还包括上下文如何构成句子、如何给出答案以及使用恰当的俚语。它还可以为不同的领域创建自定义和可扩展的模型。OpenAI 提供的一个例子就是使用 Amazon Reviews 数据集来训练 GPT-2,并教授模型如何根据星级和类别等为条件编写评论。

    GPT-3 是什么?

    简而言之,GPT-3 就是“生成式预训练 Transformer”,它是 GPT-2 的第 3 个发行版,也是一个升级版。第 3 版将 GPT 模型提升到了一个全新的高度,因为它的训练参数达到了 1750 亿个(这是前代 GPT-2 的 10 倍以上)。

    GPT-3 是在一个名为“Common Crawl”的开源数据集上进行训练的,还有来自 OpenAI 的其他文本,如维基百科(Wikipedia)条目。

    GPT-3 的创建是为了比 GPT-2 更强大,因为它能够处理更多的特定主题。GPT-2 在接受音乐和讲故事等专业领域的任务时表现不佳,这是众所周知的。现在,GPT-3 可以更进一步地完成诸如答题、写论文、文本摘要、语言翻译和生成计算机代码等任务。它能够生成计算机代码,本身就已经是一个重大的壮举了。你可以 在这里查看一些 GPT-3 的例子。

    长期以来,很多程序员都在担心被人工智能所取代,而现在看来,这一担心正在成为现实。随着 Deepfake 视频的普及,由人工智能驱动的语音和文字也开始模仿人类。不久,当你打电话或在网上交流时(例如聊天应用),可能很难判断你是在和真人交谈还是与人工智能交谈。

    GPT-3 可称为序列文本预测模型

    虽然它仍然是一种语言预测模型,但更精确的描述可能是一种序列文本预测模型。GPT-3 的算法结构已被认为是同类模型中最先进的,因为它使用了大量的预训练数据。

    GPT-3 通过语义学的方法理解语言的含义,并尝试输出一个有意义的句子给用户,从而在接受输入后生成句子。因为不使用标签化的数据,模型就不会知道什么是对的,什么是错的,这是一种无监督学习。

    因为这些模型可以自动完成许多基于语言的任务,所以当用户使用聊天机器人与公司进行通信时,它们就变得越来越知名和流行。GPT-3 目前处于私有 beta 测试阶段,这意味着如果用户想要使用这个模型,他们必须登录到等待列表中。它作为通过云访问的 API 提供。现在看来,这些模型只适用于那些拥有 GPT 模型资源的个人 / 企业。

    当我们给出 “I want to go output to play so I went to the____”的句子时,可以看到这种模式在发挥作用的一个例子。在这个例子中,一个好的响应可以是诸如 park 或 playground 之类的,而不是诸如 car wash 之类的。

    因此,在提示文本的条件下,park 或 playground 的概率高于 car wash 的概率。当模型被训练时,它被输入数百万个样本文本选项,并将其转换为数字向量表示。这是一种数据压缩的形式,模型用它把文本转换成有效的句子。压缩和解压的过程可以提高模型计算词的条件概率的准确性。它开启了一个充满可能性的全新世界,但也有其局限性。

    GPT-2 和 GPT-3 的一些局限性

    尽管生成式预训练 Transformer 在人工智能竞赛中是一个伟大的里程碑,但是它没有能力处理复杂和冗长的语言形式。举例来说,如果你想像一个句子或一段包含文学、金融或医学等专业领域的词汇,如果事先没有进行足够的训练,模型就不能做出恰当的反应。

    鉴于计算资源和功耗的巨大需求,在当前情况下,这并非一种可行的大众解决方案。数十亿的参数需要大量计算资源才能运行和训练。

    那又是一个黑盒模式。在一个业务环境中,用户最需要的是理解下面的过程。目前 GPT-3 仍不能向公众开放,因为只有少数人可以独占。潜在的使用者必须登记他们的兴趣,并等待邀请,这样才能亲自测试模型。这么做是为了防止滥用如此强大的模型。一种可以复制人类语言模式的算法,对于整个社会来说有很多道德意义。

    GPT-3 优于 GPT-2

    由于 GPT-3 更强的性能和明显更多的参数,它包含了更多的主题文本,显然比它的前代要好。这一模型非常先进,即便存在局限性, OpenAI 仍然决定保持其安全性,并仅发布给提交推理使用这一模式的选定个人。最后,他们可能会考虑将其作为 API 发布,这样就可以控制请求,并最小化对模型的滥用。

    另外需要注意的是:微软在 2020 年 9 月宣布了 GPT-3 的“独家”使用许可;其他人仍然可以使用公共 API 来接收输出,但只有微软自己拥有源代码的控制权。由于这个原因,EleutherAI 一直在研究它自己的基于 Transformer 的语言模型,这种模型是根据 GPT 架构松散地设计的。他们的目标之一是使用自己的 GPT-Neo 来复制一个 GPT-3 规模的模型,并将其免费开源给公众。你可以 在这里查看 GitHub repo 上的 GPT-Neo 进展。

    人工智能在对语言生成领域造成致命一击之前,还有很长的路要走,因为这些模型还不能完善人类语言的细微差别。需要学习处理的任务的精确度和类型仍比当前的能力要高。但是,新的 GPT 模型的快速发展,使得下一个重大突破可能就在眼前。

     作者介绍:

    Kevin Vu,管理 Exxact Corp 博客,并与许多有才华的写手合作,他们都撰写深度学习的不同方面。

    原文链接:

    https://www.exxactcorp.com/blog/Deep-Learning/gpt2-vs-gpt3-the-openai-showdown

    未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

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  • 来源:王宏琳科学网博客在过去几个月里,占据海外科技新闻头条主导地位的、人工智能领域最令人兴奋的新事物之一是GPT-3——OpenAI的新的文本生成程序,一种由神经网络驱动的语言模型,一个...
  • 在一篇 200 多页的论文中,Percy Liang、李飞飞等斯坦福研究者系统阐述了大规模预训练模型背后的机遇与风险。他们还给这些模型取了一个统一的名字—— Foundation Model。
  • GPT“高仿”问世:GPT-Neo,最大可达GPT-3大小,已开源近日,有个名叫 EleutherAI的团队(创始成员为:Connor Leahy,Leo Gao和Sid Black),...
  • 俄语文本摘要的GPT-3微调_Fine-tuning GPT-3 for Russian Text Summarization.pdf
  • GPT-3的测试结果 (Test results for GPT-3) To run the test with GPT-3, I selected the Q&A preset in the Playground tab of the GPT-3 dashboard and entered the same questions as I had entered in the Rasa...
  • 关注:决策智能与机器学习,深耕AI脱水干货 作者 | Max Woolf 编译 | 刘淑雯 编译 | 林檎 报道 | 数据实战派 编者按:在今年5月29日,OpenAI 发表了一篇关于 GPT-3 的论文,论文描述了他们的下一代基于 ...
  • GPT-9000说明书

    2019-03-17 13:33:08
    固纬安规GPT-9000系列说明书,适用于GPT-9801、GPT-9802、GPT-9803、GPT-9804、GPT-9901A、GPT-9902A、GPT-9903A、GPT-9904。
  • 前段时间在社交媒体上活跃异常的GPT-3,也为我们奉献了生成网页、图表、代码、文本、推理,甚至编写Keras代码等精彩表演。 不过也有很多人对GPT-3的创造力提出了质疑。例如,有人怀疑社交媒体上展示的惊艳效果仅仅...
  • GPT-3: 最强的人工智能?

    千次阅读 2020-08-05 16:47:33
    当未来有一天,只要我们头脑中有个想法,不需要懂得编程,也不需要聘请开发人员,更不需要等待短则...可是时间刚刚过了3年多,到了2020年7月,GPT-3就横空出世。它可以根据简短的描述生成可执行的代码,不仅可以生成前.

空空如也

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