GPT-1??

自然語(yǔ)言理解包括一系列不同的任務(wù)，例如文本蘊(yùn)涵、問(wèn)答、語(yǔ)義相似度評(píng)估和文檔分類。盡管大量的未標(biāo)記文本語(yǔ)料庫(kù)很充足，但用于學(xué)習(xí)這些特定任務(wù)的標(biāo)記數(shù)據(jù)卻很稀缺，使得判別式訓(xùn)練模型難以達(dá)到良好的表現(xiàn)。我們證明，在多樣化的未標(biāo)記文本語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行生成式預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，然后在每個(gè)具體任務(wù)上進(jìn)行判別式微調(diào)，可以實(shí)現(xiàn)這些任務(wù)的大幅提升。與以往方法相比，我們?cè)谖⒄{(diào)過(guò)程中利用了任務(wù)感知型輸入轉(zhuǎn)換，從而實(shí)現(xiàn)了有效的遷移學(xué)習(xí)，而對(duì)模型架構(gòu)的改變也是最小化的。我們?cè)谧匀徽Z(yǔ)言理解的廣泛基準(zhǔn)測(cè)試上展示了我們方法的有效性。

Framework??

我們的訓(xùn)練過(guò)程包括兩個(gè)階段。第一階段是在大量文本語(yǔ)料庫(kù)上學(xué)習(xí)高容量的語(yǔ)言模型。接下來(lái)是微調(diào)階段，我們使用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)將模型適應(yīng)于不同的任務(wù)。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）使用的模型是Transformer的Decoder，我們知道BERT使用的模型是Transformer的Encoder。在GPT模型中，start、delim、extract是一些特殊的token，它們分別代表以下含義：

• start：表示生成文本的開始，通常在文本生成任務(wù)中，我們需要給定一個(gè)開始的文本片段，然后讓模型繼續(xù)生成后續(xù)的文本內(nèi)容。在GPT中，start就是這個(gè)開始的標(biāo)記，可以用于標(biāo)記生成文本的開始。
• delim：表示文本片段之間的分隔符，通常用于在文本生成任務(wù)中，將生成的文本分成多個(gè)片段，每個(gè)片段之間用delim進(jìn)行分隔。
• extract：表示從生成的文本中抽取出有意義的部分。在一些文本生成任務(wù)中，我們需要將生成的文本中的某些部分提取出來(lái)，例如答案、關(guān)鍵詞等等。在GPT中，可以用extract標(biāo)記生成的文本中需要抽取的部分。

上圖主要包括兩個(gè)部分。左側(cè)顯示了Transformer的架構(gòu)和在該工作中使用的訓(xùn)練目標(biāo)，它們是語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練和針對(duì)不同任務(wù)的微調(diào)。右側(cè)顯示了針對(duì)不同任務(wù)進(jìn)行微調(diào)時(shí)的輸入轉(zhuǎn)換方式，這些結(jié)構(gòu)化輸入都被轉(zhuǎn)換成由預(yù)訓(xùn)練模型處理的令牌序列，然后通過(guò)線性+softmax層進(jìn)行處理。

GPT-2??

GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2）相對(duì)于GPT-1做了以下幾方面的改進(jìn)：

1. 更大規(guī)模的模型：GPT-2使用了更多的參數(shù)，達(dá)到了1.5億個(gè)參數(shù)，比GPT-1的1.17億個(gè)參數(shù)更多，從而提高了模型的能力。

2. 更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)：GPT-2使用了更多、更廣泛的文本數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)訓(xùn)練模型，包括了包括維基百科、網(wǎng)頁(yè)文本、書籍、新聞、社交媒體等多個(gè)來(lái)源。

3. 更長(zhǎng)的上下文：GPT-2在輸入時(shí)使用了更長(zhǎng)的上下文，即前面的文本內(nèi)容，這使得模型能夠更好地理解文本語(yǔ)境。

4. 更好的遮蓋策略：GPT-2采用了更好的遮蓋策略來(lái)避免模型在預(yù)測(cè)時(shí)泄露后面文本的信息，從而提高了模型的準(zhǔn)確性。

5. 更好的生成策略：GPT-2引入了一些新的技術(shù)來(lái)改進(jìn)文本生成的策略，包括無(wú)偏采樣、重復(fù)懲罰等，使得生成的文本更加準(zhǔn)確和自然。

綜上所述，GPT-2相比于GPT-1在模型規(guī)模、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、上下文長(zhǎng)度、遮蓋策略和生成策略等方面都做出了改進(jìn)，使得其在自然語(yǔ)言處理任務(wù)上的表現(xiàn)更加出色。

Zero-Shot??

GPT-2的zero-shot功能是其最引人注目的特點(diǎn)之一。這意味著，即使在沒(méi)有進(jìn)行任何特定任務(wù)的監(jiān)督訓(xùn)練的情況下，GPT-2模型也能夠自然地生成與特定任務(wù)相關(guān)的文本輸出。這使得GPT-2模型可以在許多不同的NLP任務(wù)上表現(xiàn)出色，而無(wú)需進(jìn)行大量的監(jiān)督訓(xùn)練。此外，GPT-2還具有非常大的參數(shù)容量和表現(xiàn)力，使其成為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的前沿技術(shù)。

GPT-3??

GPT-3是GPT模型系列中最新的一款模型，相比于之前的版本有以下改進(jìn)和新特點(diǎn)：

1. 模型規(guī)模更大：GPT-3的模型規(guī)模比GPT-2大了數(shù)倍，達(dá)到了175億個(gè)參數(shù)，這使得它能夠處理更長(zhǎng)、更復(fù)雜的文本，并且能夠解決一些之前的GPT模型難以處理的任務(wù)。

2. 更廣泛的語(yǔ)言能力：GPT-3在多種語(yǔ)言的自然語(yǔ)言處理任務(wù)上都有出色的表現(xiàn)，包括英語(yǔ)、西班牙語(yǔ)、法語(yǔ)、德語(yǔ)、意大利語(yǔ)、荷蘭語(yǔ)、葡萄牙語(yǔ)、俄語(yǔ)、阿拉伯語(yǔ)和中文等多種語(yǔ)言。

3. 支持更多的任務(wù)和應(yīng)用場(chǎng)景：GPT-3不僅可以處理自然語(yǔ)言生成任務(wù)，還能夠處理一些其他的任務(wù)，比如翻譯、問(wèn)答、推理、代碼生成等。此外，GPT-3還能夠處理一些比較特殊的應(yīng)用場(chǎng)景，比如情感分析、文本摘要、機(jī)器寫作等。

4. Zero-shot 和 Few-shot 能力更強(qiáng)：GPT-3可以通過(guò)閱讀只有幾個(gè)例子的新任務(wù)來(lái)學(xué)習(xí)如何完成該任務(wù)，這使得GPT-3具有更強(qiáng)的Zero-shot 和 Few-shot 能力，能夠快速適應(yīng)新任務(wù)并表現(xiàn)出色。

5. 更加靈活的模型結(jié)構(gòu)：GPT-3采用了一種新的模型結(jié)構(gòu)，即可重復(fù)模塊（可重用模塊），使得模型更加靈活和高效。此外，GPT-3還采用了一種新的模型架構(gòu)，即分層模型架構(gòu)，使得模型能夠自適應(yīng)不同的任務(wù)和輸入。

總之，GPT-3是目前自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中最先進(jìn)的模型之一，具有更廣泛的語(yǔ)言能力和更強(qiáng)的任務(wù)適應(yīng)性，可以應(yīng)用于各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)和場(chǎng)景中。

Few-Shot??

• GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)是OpenAI于2020年發(fā)布的最新版本的語(yǔ)言模型。除了具有GPT-2的zero-shot學(xué)習(xí)能力外，GPT-3還具備了few-shot學(xué)習(xí)的能力，這是它的一個(gè)顯著特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。
• Few-shot learning是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它可以使模型在僅有少量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下學(xué)會(huì)新任務(wù)。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)不同，few-shot學(xué)習(xí)使用少量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠顯著減少數(shù)據(jù)收集和標(biāo)注的成本。
• 在GPT-3中，few-shot學(xué)習(xí)是通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型之上引入一個(gè)新的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Meta-learner）來(lái)實(shí)現(xiàn)的。這個(gè)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)輸入的few-shot任務(wù)和數(shù)據(jù)快速學(xué)習(xí)出一個(gè)新的模型，然后將這個(gè)新的模型用于實(shí)際的任務(wù)中。這個(gè)過(guò)程稱為元學(xué)習(xí)（Meta-learning）。
• 在few-shot學(xué)習(xí)中，GPT-3使用了所謂的prompt技術(shù)。Prompt是指在輸入中添加一個(gè)特定的文本片段，以提示模型執(zhí)行特定的任務(wù)。在GPT-3中，prompt不僅限于簡(jiǎn)單的問(wèn)題和答案，還可以是一系列的指令、約束和條件，從而使模型能夠執(zhí)行更加復(fù)雜的任務(wù)。
• GPT-3的few-shot學(xué)習(xí)使得這個(gè)模型可以在許多不同的任務(wù)上進(jìn)行快速的適應(yīng)和學(xué)習(xí)，并且在很多情況下，它的表現(xiàn)甚至可以超過(guò)一些專門為這些任務(wù)設(shè)計(jì)的模型。這使得GPT-3成為了一個(gè)強(qiáng)大的通用語(yǔ)言模型，可以應(yīng)用于許多自然語(yǔ)言處理任務(wù)中。

在相同參數(shù)量的情況下，F(xiàn)ew-Shot的結(jié)果更好。

in-context learning??

GPT-3的in-context learning是指在進(jìn)行自然語(yǔ)言處理任務(wù)時(shí)，將上下文信息引入到模型中以更好地理解和生成文本。傳統(tǒng)的自然語(yǔ)言處理模型通常是針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練的，而且需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而GPT-3的in-context learning則允許模型在不需要顯式的任務(wù)指導(dǎo)和大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)。

具體來(lái)說(shuō)，in-context learning可以通過(guò)以下兩種方式實(shí)現(xiàn)：

1. Prompt-based learning: 在進(jìn)行自然語(yǔ)言處理任務(wù)時(shí)，模型會(huì)根據(jù)給定的提示信息生成相應(yīng)的文本，這些提示信息可以是文本、問(wèn)題、任務(wù)描述等等。模型在生成文本的同時(shí)，可以同時(shí)理解上下文信息，從而更好地完成任務(wù)。

2. Generative pre-training: 在in-context learning的訓(xùn)練過(guò)程中，模型會(huì)預(yù)先進(jìn)行大量的語(yǔ)言模型訓(xùn)練，學(xué)習(xí)各種類型的文本和語(yǔ)言結(jié)構(gòu)，從而能夠更好地理解和生成各種類型的文本。在進(jìn)行特定任務(wù)時(shí)，模型可以通過(guò)微調(diào)來(lái)適應(yīng)該任務(wù)，同時(shí)也可以通過(guò)in-context learning引入上下文信息，從而更好地完成任務(wù)。

總之，GPT-3的in-context learning允許模型在不需要顯式的任務(wù)指導(dǎo)和大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)，并且能夠通過(guò)引入上下文信息來(lái)更好地理解和生成文本。這一特點(diǎn)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中具有重要的意義，為實(shí)現(xiàn)更加智能和人性化的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)提供了新的思路和方法。與傳統(tǒng)的fine-tuning方法不同，GPT-3在所有任務(wù)上都沒(méi)有進(jìn)行任何梯度更新或微調(diào)，拿來(lái)即用。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-718103.html

Summary??

• 在本文中，我們探討了GPT系列模型的語(yǔ)言理解能力革新。GPT模型的核心是基于Transformer的自回歸語(yǔ)言模型，通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)大規(guī)模文本數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)到了豐富的語(yǔ)言知識(shí)，具備了強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力。GPT-2和GPT-3相比于GPT-1，在模型規(guī)模、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和fine-tuning等方面都有了進(jìn)一步的提升，尤其是GPT-3通過(guò)大規(guī)模參數(shù)和few-shot學(xué)習(xí)，在NLP任務(wù)上取得了極具競(jìng)爭(zhēng)力的結(jié)果。通過(guò)GPT系列模型的研究和探索，我們可以看到自然語(yǔ)言處理的發(fā)展方向，同時(shí)也為我們提供了構(gòu)建更強(qiáng)大、更智能的語(yǔ)言處理系統(tǒng)的啟示。
• 本文大部分內(nèi)容由chatGPT翻譯和生成。

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