GPT-3 - 程序员宅基地

NLP预训练模型-GPT-3

GPT-3，强大的自回归语言模型，1750亿参数的超大规模，已经初步具有通过图灵测试的潜力。文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据总结前言 Open AI ...

GPT-3-Encoder:适用于GPT-2 GPT-3的Javascript BPE编码解码器

适用于GPT-2 / GPT-3的GPT-3-Encoder Javascript BPE编码解码器关于 GPT-2和GPT-3使用字节对编码将文本转换为一系列整数以输入模型。这是OpenAI原始python编码器/解码器的javascript实现，可在找到用npm安装 npm ...

Exploring GPT-3 color

标签： GPT-3 chatgpt nlp

GPT-3

04｜新时代模型性能大比拼，GPT-3到底胜在哪里？

标签： gpt-3

给出一段文本，OpenAI 就能返回给你一个 Embedding 向量，这是因为它的背后是 GPT-3 这个超大规模的预训练模型（Pre-trained Model）。事实上，GPT 的英文全称翻译过来就是“生成式预训练 Transformer（Generative ...

使用 GPT-Index 只需 10 行代码即可在自定义数据集上微调 GPT-3

标签：软件/插件数据集

OpenAI 的 Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) 模型是一种最先进的语言模型，已经在大量文本数据上进行了训练。GPT3 能够生成类似人类的文本，执行诸如问答、总结甚至撰写创意小说等任务。如果您向 GPT3 ...

人工智能论文：BERT和GPT, GPT-2, GPT-3 的简明对比和主要区别

标签：人工智能 bert gpt

BERT使用的是transformer的encoder，双向，专注于完形填空。对于缺失的内容和应试内容比较擅长。 GPT使用的是transformer的decoder，单向，专注于预测，因为...而后期GPT-2，GPT-3抛弃微调，专注于通用人工智能。

人工智能论文：GPT, GPT-2, GPT-3 对比和演进的思路

标签： gpt gpt-3 人工智能

3，使用了Transformer 的decoder模块：相较于传统的RNN等模型，其性能优势显著，这主要得益于Transformer的自注意力机制，使其能够更有效地捕捉序列中的长距离依赖关系。 4，下一步继续致力于推动无监督学习领域的...

GPT-1，GPT-2和GPT-3发展历程及核心思想，GTP-4展望

Generative Pre-trained Transformer（GPT）系列是由OpenAI提出的非常强大的预训练语言模型，这一系列的模型可以在非常复杂的NLP任务中取得非常惊艳的效果，例如文章生成，代码生成，机器翻译，Q&A等，而完成...

GPT系列论文解读：GPT-3

标签： gpt gpt-3

在GPT-2论文中，谷歌团队致力于将GPT应用于Zero-shot领域，当然取得了不错的结果，但是这种结果离真正能在市场上应用还差得远，所以在GPT-3这篇论文中，谷歌团队又将目光转回Few-shot领域中来，论文标题“”也写明了...

gpt-neox:基于DeepSpeed库的GPU上类似于GPT-3的模型并行模型的实现。设计成能够训练数千亿甚至更大参数的...

标签： transformers language-model gpt-3 deepspeed-library Python

GPT-NeoX 该存储库记录了正在进行的用于训练大规模GPU语言模型的工作。我们当前的框架基于NVIDIA的，并通过技术以及一些新颖的优化功能得到了增强。如果您正在寻找我们的TPU代码库，请参阅。 GPT-NeoX正在积极...

gpt3-sandbox:该项目的目标是使用户能够使用新发布的OpenAI GPT-3 API和几行Python创建酷炫的Web演示。

标签： JavaScript

GPT-3沙箱：在短短几分钟内将您的想法变成演示首次发布日期：2020年7月19日请注意，此存储库未处于任何活动开发中；只是基本的维护。描述该项目的目标是使用户能够使用新发布的OpenAI GPT-3 API和几行Python...

【论文精读】 GPT，GPT-2，GPT-3：大力出奇迹

标签： gpt 人工智能深度学习

GPT的核心技术是把Transformer的解码器拿出来，在没有标号的大量的文本数据集上训练一个语言模型来获得一个预训练模型，然后在子任务上进行微调得到每一个任务所需要的分类器。BERT的思想是把Transformer的编码器拿...

【无监督+自然语言】 GPT，BERT, GPT-2，GPT-3 生成式预训练模型方法概述（Generative Pre-Traning）

标签： gpt gpt-3

【GPT，Bert \GPT-2，GPT-3 论文概述】

GPT-3(Language Models are Few-shot Learners)简介

标签： gpt-3 语言模型深度学习

GPT-2与GPT-3简介，包括其架构组成与设计理念

GPT系列：GPT, GPT-2, GPT-3精简总结 (模型结构+训练范式+实验)

标签： GPT GPT-2 GPT-3

GPT系列：GPT, GPT-2, GPT-3精简总结 (模型结构+训练范式+实验)

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(三)

标签： gpt gpt-3 GPT-4

GPT-3是一个基于Transformer的语言模型，通过不同的层次提取语言不同层面的特性，构建整个语言的语义信息，它学习的过程跟人类正常学习的过程是类似的，开始的时候是一个无监督预训练，如图5-5所示，GPT-3模型可以将...

GPT-1/GPT-2/GPT-3/GPT-3.5 语言模型详细介绍

标签： transformer 深度学习人工智能

实际上船长在这里插一嘴，GPT3.5的RM标注数据，会使用到一些硬性的，主观性不是那么强的指标，例如是否回答问题，是否为低俗色情等等，但是不会完全依赖于这些指标，为什么呢？根据验证集上的RM分数进行最终的SFT...

详解GPT-1到GPT-3的论文亮点以及实验结论

标签： gpt gpt-3 人工智能

详解GPT-1到GPT-3的论文亮点以及实验结论！

GPT-1, GPT-2, GPT-3, InstructGPT / ChatGPT and GPT-4 总结

标签： gpt gpt-3 chatgpt

在 GPT-1 之前，NLP 通常是一种监督模型。对于每个任务，都有一些标记数据，然后根据这些标记数据开发监督模型。这种方法存在几个问题：首先，需要标记数据。但 NLP 不像 CV，它有一个标记良好的数据imagenet。其次...

第2章 GPT-3简介

标签： gpt-3 深度学习人工智能

介绍GPT-3模型

LLM-GPT系列：GPT-1（201806）【1.17亿、5GB】、GPT-2（201902）【15亿、40GB】、GPT-3（202005）【1750亿...

标签： gpt-3

Imporoving Language Understanding By Generative Pre-trainingGPT2：Lanuage Models Are Unsupervised Multitask LearnersGPT3：Language Models Are Few-shot LearnersGitHub：https://github.com/openai/gpt-3从...

搭建本地GPT-3和GPT-4问答环境

标签： gpt chatgpt ai

本地部署GPT-4问答系统，部署后可以咨询问题，支持GPT-3和GPT-4，有些模型不能用，你懂的，有些是可以用的，可以多试试看，效果不错

GPT-2

标签：语言模型

的GPT-2展现出了惊人的写作能力，其生成内容的连贯且富有感情，超出了我们对目前语言模型的预期。GPT-2是在一个叫WebText的40GB的巨大数据集上训练的，这个数据集是OpenAI的工作者从网上收集的。从存储空间来看，...

Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT-使用GPT-4和ChatGPT开发应用程序-by

标签： ChatGPT GPT-4 人工智能

GPT-4 and ChatGPT Essent?als Chapter 2. Taking a Deep Dive into the GPT-4 and ChatGPT APIs Chapter 3. Advanced Techniques to Unlock the Full Potential of GPT-4 and ChatGPT …… …………