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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GPT-2 就像传统的语言模型一样，一次只输出一个单词（token）。这种模型之所以效果好是因为在每个新单词产生后，该单词就被添加在之前生成的单词序列后面，这个序列会成为模型下一步的新输入。这种机制叫做自回归（auto-regression）。GPT-2，以及一些诸如 TransformerXL 和 XLNet 等后续出现的模型，本质上都是自回归模型，而 BERT 则不然。这就是一个权衡的问题了。
html更新日志：2013 年 5 月 27 日更新：根据 2013 年 4 月 8 日更新的官方文档完成了初步翻译。本文会在适当的时间里进行增删改等操做，若是您对该文感兴趣，能够仅收藏本页。本文连接：使用 RPi.GPIO 模块的输入功能python这篇日志的内容应该算是《RPi.GPIO 模块使用基础》Input 部分的扩展讲解，详细讲解了 Input 部分的一些高级应用技巧。目前有几种途径能
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2023-11-16 21:45:31
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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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### 实现GPT模型架构的流程
为了帮助你入门GPT模型架构的实现，我将为你介绍整个流程，并提供每个步骤需要执行的代码示例。下面是实现GPT模型架构的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-12-01 05:40:27
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李宏毅自然语言处理——GPT3简介本文原地址：引言今天来介绍下牛逼的GPT-31，它是一个拥有1750亿参数的巨大的自回归(autoregressive)语言模型。GPT-3简介之前最大的语言模型是Turing NLG，它由170亿参数，而GPT-3的参数量是它的10倍。由于它的参数量过于巨大，如果你想自己训练一个GPT-3模型，需要花费1200万美元，呵呵，这真的是炫富。15亿的参数需要6G的硬
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2024-02-05 15:07:08
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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-X：GPT类模型介绍（附相关论文和github项目）1. GPT介绍GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一类基于Transformer架构的预训练语言模型。这一类模型采用自回归的方式进行训练，通过大规模的语料库预训练来学习语言的概率分布，从而能够用于各种自然语言处理任务。2. GPT类模型介绍（1）GPT-1GPT-1是由OpenAI于2018
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2024-08-25 15:55:34
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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，
原创
精选
2024-08-02 11:19:49
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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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这里主要解读transformers中关于GPT2的代码，主要涉及：GPT2Attention，GPT2Block，GPT2MLP以及GPT2Model# transformers安装
conda install transformers
pip install transformers首先创建GPT2模型from transformers import GPT2LMHeadModel
# 该路
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2023-11-29 10:25:14
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# GPT业务模型架构解析
在现代自然语言处理（NLP）领域，GPT（生成预训练变换器）模型因其优秀的生成能力和广泛的应用潜力而备受关注。本文将详细探讨GPT的业务模型架构，并通过代码示例帮助读者理解其实现方式。
## GPT业务模型架构
GPT的模型架构可以分为几个主要组成部分：输入层、变换器层和输出层。其整体流程可以用序列图和类图来展示，使得我们能够清晰地把握整个架构。
### 序列图
原创
2024-09-08 05:36:39
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GPT模型，全称为Generative Pre-trained Transformer，是由OpenAI团队开发的一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型。该模型
原创
2024-09-24 14:33:21
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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。目录GPT简介GPT概述GPT解析总结一、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
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2024-01-11 15:30:11
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作者 | 成诚2020 年，最轰动的 AI 新闻莫过于 OpenAI 发布的 GPT-3 了。它的1750亿参数量及其在众多NLP任务上超过人类的出众表现让大家坚信：大模型才是未来。但与之带来的问题是，训练超大模型所需的算力、存储已不再是单机就能搞定的了（之前的 BERT 还是可以用 DGX-1/2 这样的超级服务器训练）。NVIDIA 估算过，如果要训练GPT-3 ，即使单个机器的显存/内存能装
目录前言GPT2与GPT的不同点前言GPT2是OPen AI发布的一个预训练语言模型，见论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》，GPT-2在文本生成上有着惊艳的表现，其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们的预期。仅从模型架构而言，GPT-2 并没有特别新颖的架构，GPT-2继续沿用了原来在GPT中使用的单向 Tra
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2023-12-12 11:47:48
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Overview
模型描述GPT-3一组能够理解和生成自然语言的模型Codex Limited beta一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码Content filter一种经过微调的模型，可以检测文本是否敏感或不安全GPT-3
最新模型描述最大请求训练数据text-davinci-003功能最强的GPT-3模型。可以做任何其他模型可以做的任务，通常具有更高的质量，更长的输出和更好
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2023-12-07 14:14:37
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目录一、概要二、深入扩展一、概要 与T5模型(
Text-to-Text Transfer Transformer，详见文末链接
）相似，OpenAI提出的GPT-3模型（第三代GPT）也是通过将不同形式的自然语言处理任务重定义为文本生成实现模型的通用化。两者的区别在于，GPT-3主要展示的是超大规模语言模型的小样本学习（Few-shot learning）能力。GPT-3模型的输入不仅以
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2023-10-07 09:59:40
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