【笔记】GPT 文章目录【笔记】GPT介绍原理预训练过程fine-tuning GPT和ELMO非常相似，把语言模型直接迁移到具体的NLP任务中，因此，更容易迁移学习；不过也有弊端，这种将结构带入下游任务中的模式，不一定对每个任务都适用，GPT主要还是针对分类任务和标注性任务，对于生成任务，比如机器翻译，则它的结构也没办法进行很好的迁移； 介绍GPT在2018年由OpenAI提出，通过在大量的语
从这个意义上讲，我们可以说GPT-2本质上是键盘应用程序的下一个单词预测功能，但是它比您的手机具有更大，更复杂的功能。 GPT-2在称为WebText的庞大40GB数据集上进行了训练，作为研究工作的一部分，OpenAI研究人员从互联网上进行了爬网。 为了比较存储空间，我使用的键盘应用程序SwiftKey占用了78MB的空间。 经过训练的GPT-2的最小变体，占用500MB的存储空间来存储其所有参数
目录BERT和GPT简介BERT和GPT核心差异GPT的优势GPT的劣势总结随着近期ChatGPT的火热，引发各行各业都开始讨论AI，以及AI可以如何应用到各个细分场景。为了不被时代“抛弃”，我也投入了相当的精力用于研究和探索。但在试验的过程中，我的直观感受是，NLP很厉害，但GPT并不好用，反倒是BERT更加顺手，如臂使指。同样是大语言模型，那引爆AI浪潮的，为什么是GPT，而不是BERT呢？尝
一句话简介：2018年发掘的自回归模型，采用预训练和下游微调方式处理NLP任务；解决动态语义问题，word embedding 送入单向transformer中。一、GPT简介 1.1 背景 目前大多数深度学习方法依靠大量的人工标注信息，这限制了在很多领域的应用。此外，即使在可获得相当大的监督语料情况下，以无监督学习的方式学到的表示也可以提供显着的性能提升。到目前为止，最引人注目的证据是广泛使用预
GPT模型GPT全称Generative Pre-Training，出自2018年OpenAi发布的论文《Improving Language Understandingby Generative Pre-Training》在自然语言处理问题中，可从互联网上下载大量无标注数据，而针对具体问题的有标注数据却非常少，GPT是一种半监督学习方法，它致力于用大量无标注数据让模型学习“常识”，以缓解标注信息
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2023-10-31 21:43:46
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NLP预训练模型系列-GPT1. BERT2. GPT 目录NLP预训练模型系列-GPT前言1. Abstract2. Introduction3. Related Work4. Framework 4.1 无监督预训练 4.2 有监督微调4.3 任务相关的输入转换5. Experiments5.1 setup5.2 Supervised fine-tuning 6
按照时间来看，我们先看看这几个大名鼎鼎模型的顺序哈。（1）2017年基于论文《Attenining）我们学习过了Transfo
原创
2022-12-14 16:25:23
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你，不曾劝我离开。我，也不曾劝你留下。你有你的坚持，我有我的执着。我们总以为我们所做的选择都是自主的，但事实上所有的选择，都是被迫的。迫于形势，迫于压力，迫于成长带来的责任感。无奈的是，语言这东西，在表达爱意的时候如此无力；在表达伤害的时候，却又如此锋利。生命无法用来证明爱情，就像我们无法证明自己可以不再相信爱情。不要因为众生的愚疑，而带来了自己的烦恼。不要因为众生的无知，而痛苦了你自己。在这个
一、概述 NLP 领域中只有小部分标注过的数据，而有大量的数据是未标注，如何只使用标注数据将会大大影响深度学习的性能，所以为了充分利用大量未标注的原始文本数据，需要利用无监督学习来从文本中提取特征，最经典的例子莫过于词嵌入技术。但是词嵌入只能 word-level 级别的任务（同义词等），没法解决句子、句对级别的任务（翻译、推理等）。出现这种问题原因有两个：首先，是因为不清楚要下游任务，所以也就
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2023-06-14 20:52:43
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NLPIR http://www.nlpir.org/HanLP https://github.com/hankcsApache OpenNLP https://opennlp.apache.org/Apache UIMA http://uima.apache.org/LingPipeLingPipe 是一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很
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2023-06-25 22:53:13
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# GPT的NLP应用
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要方向，旨在让计算机能够理解和处理人类语言。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer模型的预训练语言模型，由OpenAI开发。它在NLP领域有着广泛的应用，本文将介绍GPT的一些常见应用，以及如何使用代码
原创
2023-07-21 06:03:09
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Transformer发展 之 GPT系列模型结构我按照Transformer的发展路线来学习入门 Transformer–BERT—GPT—DETR—ViT—Swin ViT / DeiT上一篇写了Transformer，听了李宏毅和李沐老师的课一下子就懂了，今天学习GPT-123核心思想：GPT和BERT的区别还在于目标函数的选取，GPT预测未来，BERT预测中间（完形填空）GPT核心思想：无
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2023-10-10 18:58:35
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NLP调研1 - 文本自动摘要概况 本次调研内容，是围绕“文本自动摘要”进行的概要性调研。调研的主要内容为，自动摘要的类型、应用程序和摘要系统和摘要评价技术这三个方面。以北大研究成果PKUSUMSUM为基础，研究其实现过程和原理，随后通过查询相关资料，完善“文本自动摘要”知识的体系内容。 1 概要1.1 应用范围 针对新的文本类型进行自动摘要：学术文献、 会议记录、 电影剧本、学生反馈、软件代码、
视频链接：https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/nlp/gpt/学习原因：GPT比bert的学习效率高在莫烦代码中，bert是继承GPT的，学习GPT较快知识追踪领域中，使用前一题预测后一题，不能对后面的预测泄露信息，属于单向模型。那就开始我们的学习吧。模型Generative Pre-Training (GPT) 模型越来越大的好处很显而
## GPT如何作为自然语言处理（NLP）工具使用
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、分析和生成自然语言文本。GPT（生成式预训练变换器）作为一种先进的NLP模型，能够进行文本生成、翻译、摘要等多种任务。本文将介绍GPT如何作为NLP的一种有效工具，并提供示例代码来说明其使用方法。
### 1. GPT的基本概念
GPT模型由OpenAI开发，采用变
近年来，基于Transformer结构使用海量数据自监督训练得到的预训练模型不断刷新着自然语言处理各项任务的最好成绩，同时被不断刷新的还有模型规模，大力出奇迹不再只是玩梗。不断上升的模型规模给预测部署带来了巨大困难。模型压缩技术的发展使得这个问题得到了缓解。模型压缩能够保证一定精度的情况下，降低模型大小，进而减少推理时间，同时提升内存和计算效率。当前模型压缩的基本方法主要包括量化、裁剪和蒸馏。量化
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2023-09-18 00:07:46
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（给机器学习算法与Python学习加星标，提升AI技能） 机器之心报道GPT-3 是 2020 年 OpenAI 推出的具有 1750 亿参数的自回归语言模型，它在许多自然语言基准上都取得了出色的成绩。GPT-3 能够执行答题、翻译、写文章等任务，甚至还带有一些数学计算的能力。不同于 GPT-2 和 GPT-1，OpenAI 选择不开源 GPT-3，而是通过商业 API 来提供该模型的能
# 教你实现“NLK模型 GPT 架构图”
在本篇文章中，我们将逐步实现一个自然语言处理（NLP）模型的 GPT 架构图。作为一名刚入行的小白，你只需按照以下步骤进行，我们将从整体流程入手，同时提供每一步的具体代码和说明。
## 整体流程
我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# GPT如何应用于NLP：解决文本分类问题
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，它在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域有着广泛的应用。在本文中，我们将使用GPT来解决一个具体的NLP问题：文本分类。
## 问题描述
文本分类是将一段文本分到预定义的
原创
2023-08-18 13:56:55
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GPT模型GPT全称Generative Pre-Training，出自2018年OpenAi发布的论文《Improving Language Understandingby Generative P
原创
2022-09-16 13:46:51
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