GPL我 们很熟悉的Linux就是采用了GPL。GPL协议和BSD, Apache Licence等鼓励代码重用的许可很不一样。GPL的出发点是代码的开源/免费使用和引用/修改/衍生代码的开源/免费使用，但不允许修改后和衍生的代 码做为闭源的商业软件发布和销售。这也就是为什么我们能用免费的各种linux，包括商业公司的linux和linux上各种各样的由个人，组织，以及商 业软件公司开
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2024-01-10 22:50:07
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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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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
、语义相似、文本分类。
原创
2023-04-03 12:45:20
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评测了GPT-4：一个大规模的多模态模型，可以接受图像和文本输入并产生文本输出。
原创
2023-04-16 08:30:33
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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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论文解读：GPT Understands, Too 虽然GPT在传统的预训练微调方面并没有在自然语言理解任务上达到最好的效果， 但是当使用我们提出的P-tuning方法时，便可以与BERT相媲美。P-tuning是一种新的微调方法，其使用可训练的连续空间内的prompt embeddings。在knowledge probing和superGLUE benchmark上得以提升。最重要的是，我们
原创
2022-12-22 03:20:50
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简介题目：Language Models are Unsupervised Multitask Learners 翻译：语言模型是无监督多任务学习者点击下载pdf 概要：以往的自然语言处理任务：问答、翻译、阅读理解、总结，需要使用特定的有标签数据集进行监督训练。本文仅仅使用从网页搜集的数据集WebText，而没有使用任何监督数据，15亿参数的GPT-2直接在8个数据集上进行测试，7个取得了最先进水
原创
2023-04-03 12:47:01
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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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### GPT能根据论文内容画出架构图吗？
随着人工智能技术的迅速发展，特别是自然语言处理（NLP）领域的创新，GPT-3等大型语言模型在理解和生成文本方面展现了强大的能力。不仅如此，GPT还能够生成一些基本的可视化内容，例如架构图。那么，GPT真的能根据论文内容画出架构图吗？我们将在这篇文章中探讨这一问题，并提供一些代码示例。
#### 理解论文内容
在将论文内容转化为架构图之前，首先需要
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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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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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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GPT分区是一种全新的分区结构，它是硬盘分区表结构的升级标准。MBR的分区结构已经不能满足当下科技发展的需求。它和电脑硬件升级是一个道理，所以说软件和硬件是相辅相成的关系，都需要更新换代。只不过软件的更新换代是在硬件的基础之上开发并更新的。GPT分区也是硬件发展的需要，就像鱼儿离不开水一样。MBR分区与GPT分区GPT(GUID Partition Table)中文名称叫做全局唯一标识分区表。它和
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2023-09-27 17:10:49
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# 如何实现 GPT-3 架构：初学者指导
随着自然语言处理 (NLP) 的快速发展，理解和实现像 GPT-3 这样的大型语言模型变得越来越重要。本篇文章将带你逐步了解如何实现类似 GPT-3 的架构。此文适合刚入行的小白，帮助你理解整个流程、每一步需要做什么以及相应的代码实现。
## 一、整体流程
首先，我们来了解实现 GPT-3 架构的一般步骤。下表概述了整个流程：
| 步骤
国内股权投资市场是一个西学东渐的过程。三十余年来，伴随国内经济体制改革的不断深化、创新创业的全面开展，股权投资行业从无到有，从不毛沙漠变成灿然绿洲，双创口号下，大势依然强劲，经历过功过成败、喜怒反思，正昂首阔步迈向“大发展、大变革、大调整”时代，LP、GP群体数量与日俱增、快速壮大。据悉，清科集团近日举办的“第十一届中国基金合伙人峰会”公布国内私募股权投资市场LP数量已增至18987家，庞大的数字
# GPT 部署架构的实现指南
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种强大的自然语言处理模型，广泛应用于对话系统、文章生成、编程等领域。对于刚入行的小白来说，部署 GPT 模型可能会让人感到棘手。本文将帮助你理解和实现 GPT 部署架构的基本流程，以及每一步的具体代码实现。
## 部署流程概述
下面是部署 GPT 模型的一般流程，我们将逐步通过以
文章目录1、Mask Multi-head Attentiion2、Generative Pre-Traning （GPT）3、GPT24、GPT3 1、Mask Multi-head AttentiionMask Multi-head Attentiion,应用在tTransformer的decoder中，为了避免预测时能够看见未来的信息，运用到了mask机制如上图所示，与RNN 的预测方式不
引言上篇文章我们看到了如何从零训练一个聊天机器人，本文在此基础上介绍各种生成策略的原理和实现。最后通过Gradio构建一个聊天机器人应用。体验地址提前放出： https://huggingface.co/spaces/greyfoss/gpt2-chatbot 效果如上图所示。定义生成框架def generate(
model,
tokenizer,
prompt,
