# 探索GPT的网络架构
近年来，生成对抗网络（GAN）和变换器（Transformer）架构在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成果。其中，GPT（Generative Pre-trained Transformer）作为一种基于变换器的模型，成为了许多应用的基础。这篇文章将介绍GPT的网络架构，并通过代码示例和流程图来阐明GPT的工作原理。
## GPT的基本结构
GPT的核心是“变
1. GPT的结构 GPT是Transformer的decoder部分，但是却做了一点结构上的改动，因为GPT只使用的是decoder，那么encoder的输入就不需要了，所以去掉了encoder-decoder 多头自注意力层，剩下了单向掩码多头自注意力层和前馈层。具体模块图示如下，它包含了12个decoder的叠加 整体看来呢，decoder还是一个类似RNN的时间上递归计算结构，虽然每
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2023-09-26 21:05:18
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GPT模型GPT模型：生成式预训练模型（Generative Pre-Training）总体结构：无监督的预训练 有监督的下游任务精调核心结构：中间部分主要由12个Transformer Decoder的block堆叠而成下面这张图更直观地反映了模型的整体结构：模型描述GPT 使用 Transformer的 Decoder 结构，并对 Transformer Decoder 进行了一些改动，原本的
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2023-09-25 07:23:12
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GPT是自然语言处理领域中最受欢迎的模型之一。GPT全称为Generative Pre-trained Transformer，是一种基于Transformer模型的预训练语言模型。在接下来的文章中，我们将详细介绍GPT的原理。一、前置知识 在了解GPT原理之前，需要了解以下一些基础知识：
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2023-08-21 17:09:12
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学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，
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2024-08-02 11:19:49
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GPON技术详述介绍GPON 技术之前，先介绍目前也被应用的另一种PON 技术“EPON”。 1
．EPON技术介绍EPON 又名 GEPON，是由2000年11月成立的EFM(Ethernet in the First Mile，第一英里以太网)工作组提出的，并在IEEE 802.3ah标准中进行规范，其工作重点在EPON的MAC协议上，即最小程度地扩充以太MAC 协议；它在PO
GPT-3网络架构是一个复杂而高效的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务。本文旨在详细探讨其背景、技术原理、架构解析、源码分析以及未来的扩展讨论。
### 背景描述
在全球范围内，生成式预训练模型（如GPT-3）引起了广泛关注和研究。这种模型的核心在于其深度学习架构，能够生成连贯和上下文相关的文本。利用四象限图，我们可以将GPT-3的特性和应用划分到不同的象限内，从而更好地理解其影响。
前言GPT主要出论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》，GPT 是"Generative Pre-Training"的简称，从名字看其含义是指的生成式的预训练。GPT 采用两阶段过程，第一个阶段是利用语言模型进行预训练（无监督形式），第二阶段通过 Fine-tuning 的模式解决下游任务（监督模式下）。模型结
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2024-08-10 10:59:52
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1. GPT全称是什么? GPT全称是Generative Pre-trained Transformer。2. GPT是由谁研发的? GPT是由OpenAI的研究人员研发的。3. GPT的目的是什么? GPT的目的是通过无监督的预训练 obtain 语言理解能力,然后应用于下游的NLP任务。4. GPT是什么类型的模型? GPT属于transformer模型家族,是一种基于注意力机制
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2023-11-16 14:55:29
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文章目录一. GPT系列1. in-context learning（情景学习）二. ChatGPT背景介绍（Instruct? Align? 社会化?）三. InstructGPT的方法四. InstructGPT工作的主要结论五. 总结六. 参考链接一. GPT系列基于文本预训练的GPT-1，GPT-2，GPT-3三代模型都是采用的以Transformer为核心结构的模型（下图），不同的是模型
GPT、GPT-2、GPT-3对比一、GPT1.无监督pre-training2. 有监督fine-tuning二、GPT-2三、GPT-3 一、GPT简单来说，GPT的底层架构是transformer，是由pre-training和fine-tuning两部分构成的。1.无监督pre-trainingtransformer里有encoder层和decoder层，而GPT里主要用的是decode
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2024-06-27 22:11:20
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1、描述GPT是什么，应该怎么使用。GPT的全称是Globally Unique Identifier Partition Table，意即GUID分区表，GUID 分区表 (GPT) 是作为 Extensible Firmware Interface (EFI) 计划的一部分引入的。相对于以往 PC 普遍使用的主引导记录 (MBR) 分区方案，GPT 提供了更加灵活的磁盘分区机制。分区指物理或逻
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2023-12-07 15:25:25
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你在Twitter上看到了一些惊人的GPT-3演示（机器制作的Op-Eds，诗歌，文章，甚至是工作代码）。 但是，在这种令人难以置信的模型的幕后发生了什么？ 里面是一个（简短的！）介绍。 GPT-3是神经网络支持的语言模型。 语言模型是预测世界上存在句子的可能性的模型。 例如，语言模型可以将句子"我带狗去散步"标记为比句子"我带香蕉去散步"更可能存在（即在互联网上）。 这对于句子，短语以
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2024-02-06 14:06:15
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【前言】GPT是OpenAI在2018年发表的一篇论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》中提出的框架，据说在提出之后没有得到太大的关注，但是几个月后Google发布的关系密切的BERT却成为了现在NLP的通用结构。预训练语言模型在众多语言任务上取得了突破。因此，预训练语言模型的知识将在一段时间内成为NLP工作的
1 可视化GPT原理 BERT预训练模型采用了Transformer的Encoder部分，这节介绍的GPT（包括GPT-2、GPT-3）使用Transformer的Decoder部分。1.1 GPT简介 GPT来自OpenAI的论文《Improving Language Understandingby Generative Pre-Training》，后来又在论文《Language Models
GPT模型是由OpenAI团队创建的基于深度学习的语言模型的集合。在没有监督的情况下，这些模型可以执行各种NLP任务，如问答、文本蕴含、文本摘要等。训练最多的GPT模型——GPT-4，超过1万亿个学习参数，比任何语言模型都要强大不止十倍。与其他模型相比，它的优势在于无需大量调整即可执行任务；它只需要很少的文本交互演示，其余的由模型完成。经过高级训练的GPT模型可以通过执行语言翻译、文本摘要、问答、
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2023-08-28 18:57:05
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简介GPT全称是GUID Partition Table，是硬盘分区的一种格式。硬盘分区格式有两种，一种是MBR，另一种是GPT。GPT是随著UEFI引入了，UEFI用来替代BIOS，而GPT用来替代MBR。GPT相对于MBR的优势有：LBA是64位的，可以寻址的硬盘地址更多，因此支持的硬盘也更大；MBR只支持4个分区，而GPT支持更多的分区；GPT的分区表有主备两份，比MBR更安全；可扩展性更好
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2023-11-29 16:17:44
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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
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2023-12-16 13:11:31
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什么是GPT参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/350017443https://zhuanlan.zhihu.com/p/106462515Generative Pre-trained Transformer（GPT）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
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2022-11-01 00:02:00
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GPT技术（Generative Pre-trained Transformer）是一种用于自然语言处理的深度学习技术，可以提供高精度的文本生成功能，可以有效改善在线聊天体验，提高用户体验和满意度。它通过利用深度学习和自然语言处理技术来实现自动生成文本，以提高在线聊天体验。
首先，GPT技术可以有效利用文本数据，从而提供良好的自然语言理解能力，更准确地分析用户输入的内容，计算出用户的需求，并自动生
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2024-01-31 02:57:59
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