# 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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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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# 自然语言处理（NLP）在GPT中的应用
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）和计算语言学的一个重要领域，其目标是使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型中，NLP的应用尤为广泛。本文将探讨NLP在GPT中的应用，并通过代码示例、甘特图、序列图等形式进行详细说明。
## 什么是GPT？
GPT是一种基于T
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
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2023-11-22 18:16:20
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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 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
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2024-03-14 12:25:29
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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
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2024-01-30 20:48:59
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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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# 如何实现一个基于GPT的自然语言处理模型
在这篇文章中，我将向您介绍如何实现一个基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）的自然语言处理（NLP）模型。我们将从头到尾详细讨论整个过程，确保您能理解每个步骤的意义，同时也会提供必要的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们看一下整个项目的流程。以下表格展示了实现GPT的基本步骤：
| 步骤 | 操
【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
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2023-12-27 09:26:53
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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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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
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2024-05-24 15:47:04
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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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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
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2024-01-16 05:02:56
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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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# 如何实现“nlp调用GPT”：新手指南
在现代的自然语言处理（NLP）技术中，借助GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型可以实现多种智能对话功能。本文将为刚入行的开发者提供一个简单的步骤指南，帮助你实现“nlp调用GPT”的功能。
## 流程概述
我们将使用以下步骤来实现这一功能：
| 步骤 | 描述
# 如何使用GPT实现自然语言处理（NLP）项目
在当今的开发环境中，自然语言处理（NLP）成为了一个热门的领域，而GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型提供了一种强大的方式来实现在该领域的应用。对于刚入行的小白来说，理解整个过程并实现自己的NLP项目或许有些复杂，但我将一步步为你讲解。
## 整体流程
首先，让我们看一下实现一个NLP GPT项目
# 自然语言处理与GPT的探索之旅
## 引言
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支。它致力于使计算机能够理解、解释和生成自然语言。近年来，基于深度学习的语言模型，如GPT（生成对抗网络），在NLP任务中表现出色，改变了许多应用的面貌。本篇文章将深入探讨NLP和GPT的基本概念，提供一些代码示例，以及如何使用这些工具进行任务处理。
## 自然语言处理（NLP）概述
NLP涉及语音
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
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2024-05-18 10:17:55
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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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