gpt decoder(gpt decoder only)
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本文目录:
GPT的auto-regressive语言模型架构在信息表示方面有什么架构上的缺陷?具体如何改进?
1) GPT
在Bert 之后,OpenAI 的 GPT-2 就是其中之一。它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对目前阶段语言模型的预期。仅从模型架构而言,GPT-2 并没有特别新颖的架构,它和 transformer 的 Decoder 类似。相比较于GPT-1,GPT -2 使用了更大的预料,更大和更深的模型。
从transformer的decoder里移除了decoder对encoder的attention部分。也就是消除掉了seq2seq的过程。
GPT是一个语言模型,每一个时刻只能看见当前时刻前面时刻的信息,是一个auto regressive的过程。
GPT2,hidden state的大小有变化,根据层数的多少有small,medum,large,extra large的划分。
GPT的训练过程是交叉式的预测下一个单词,测试的时候是输入一个句子生成另外一个句子。
GPT的预训练就是训练一个语言模型。而bert的预训练是masked language model和nsp的任务。
GPT由多个decocer block组成,每一个decoder block由masked self-attention和feed forward neural network组成。
一个timestamp的hidden state经过线性层转换为vocab size大小的embedding, 然后经过softmax,算出每个词汇的概率,找出其中概率最大的词作为预测输出,然后下一个时刻的词作为真实输出,计算两者的cross entropy来训练模型。
每一个timestamp后面的位置都mask掉,设置一个负无群大的值,做softmax的时候,该位置的值就为0。
2)总结
transformer decoder的构造
预训练的时候做语言模型的训练
GPT2用更多更深的block
BERT是做NLU,generation做不了
GPT天生就是语言模型,非常适合做generation的任务,在bert里能做的在gpt里也可以做
除了GPT-2 ,GPT-3依旧延续自己的单向语言模型训练方式,只不过把模型尺寸增大到了1750亿,并且使用45TB数据进行训练
gpt英文全称
gpt的英文全称是“Generative Pre-trained Transformer”。
GPT是一种基于深度学习的语言模型,采用Transformer架构和预训练技术和fine-tuning的方法来解决自然语言处理(NLP)中的各种任务,如语言生成、分类、翻译等。GPT最早由OpenAI团队提出,采用了多层的Transformer encoder和decoder结构。
GPT还通过无监督方式进行的大规模预训练,并利用fine-tuning技术对不同的NLP任务进行微调。使得GPT可以针对不同的NLP任务,根据输入的上下文,对后续的输出进行生成;也可以实现句子级别或文本级别的情感分类和命名实体识别任务;还可以应用到语言推理、问答系统等场景中。
当前的GPT-3版本已经可以模拟人类写作行为,能够用极为流畅自然的语言来撰写文章,翻译文本甚至创造故事。总之,GPT是一个非常先进的自然语言处理模型,在NLP领域方面具有较好的效果和丰富的应用前景。
影响:
1、带来质的飞跃:GPT通过预训练和fine-tuning技术,可以快速适应不同领域、不同任务的输入和输出,在自然语言生成、文本分类、语言理解等方面带来了巨大的突破。特别是最新版本的GPT-3,能够进行非常复杂的自然语言生成和理解任务,展现了惊人的创造力。
2、推动自然语言处理技术向深度和全面发展:GPT主要利用了深度学习和Transformer架构,使得NLP技术在深度和范围上都有了较大提升,拥有了更好的表达能力和泛化能力,在神经机器翻译、人机对话、知识图谱等多个领域展示了强大的应用前景。
3、加深了人工智能与自然语言之间的交互:GPT的应用和落地,最终会进一步推动AI与自然语言融合的世界的到来,这将会有非常深远的影响,如人机交互、音箱智能语音助手以及智能客服等领域。
以上就是关于gpt decoder相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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